[发明专利]一种物品推荐方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种物品推荐方法，其特征在于，包括：

当检测到用户对目标物品的操作行为时，获取所述目标物品对应的交互行为数据和静态属性数据；

通过基于物品的协同过滤方法，根据所述目标物品对应的交互行为数据，获取待推荐物品集合中各待推荐物品对应的融合行为相似度；

基于来自翻译模型的双向编码器表示模型，根据所述目标物品对应的静态属性数据，获取各所述待推荐物品对应的融合语义相似度；

根据各所述待推荐物品对应的融合行为相似度和融合语义相似度，获取各所述待推荐物品对应的总推荐度，并根据各所述待推荐物品对应的总推荐度对所述用户进行物品推荐。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据各所述待推荐物品对应的融合行为相似度和融合语义相似度，获取各所述待推荐物品对应的总推荐度之前，还包括：

通过预设热度推荐方法，根据所述目标物品对应的交互行为数据，获取各所述待推荐物品对应的融合热度；

通过BM25方法，根据所述目标物品对应的静态属性数据，获取各所述待推荐物品对应的融合文本相似度；

根据各所述待推荐物品对应的融合行为相似度和融合语义相似度，获取各所述待推荐物品对应的总推荐度，包括：

根据各所述待推荐物品对应的融合行为相似度、融合语义相似度、融合热度和融合文本相似度，获取各所述待推荐物品对应的总推荐度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据各所述待推荐物品对应的融合行为相似度、融合语义相似度、融合热度和融合文本相似度，获取各所述待推荐物品对应的总推荐度，包括：

对各所述待推荐物品对应的融合行为相似度、融合语义相似度、融合热度和融合文本相似度进行加权求和，以获取各所述待推荐物品对应的总推荐度。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于来自翻译模型的双向编码器表示模型，根据所述目标物品对应的静态属性数据，获取各所述待推荐物品对应的融合语义相似度，包括：

从所述目标物品对应的静态属性数据中，获取所述目标物品对应的各预设字段匹配的第一字段文本信息，并获取当前待推荐物品对应的各所述预设字段匹配的第二字段文本信息；

基于来自翻译模型的双向编码器表示模型，根据各所述预设字段匹配的第一字段文本信息，获取各所述预设字段匹配的第一语义向量，并根据各所述预设字段匹配的第二字段文本信息，获取各所述预设字段匹配的第二语义向量；

基于欧式距离方法，根据各所述预设字段匹配的第一语义向量和第二语义向量，计算得到所述当前待推荐物品对应的各所述预设字段匹配的字段语义相似度；

根据各所述预设字段匹配的字段语义相似度，计算得到所述当前待推荐物品对应的融合语义相似度。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于欧式距离方法，根据各所述预设字段匹配的第一语义向量和第二语义向量，计算得到所述当前待推荐物品对应的各所述预设字段匹配的字段语义相似度，包括：

基于近似最近邻方法，根据所述目标物品对应的各预设字段匹配的第一语义向量，从所述各待推荐物品中筛选得到预设数量的候选待推荐物品；

若确定所述候选待推荐物品包括所述当前待推荐物品，则基于欧式距离方法，根据各所述预设字段匹配的第一语义向量和第二语义向量，计算得到所述当前待推荐物品对应的各所述预设字段匹配的字段语义相似度。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据各所述预设字段匹配的字段语义相似度，计算得到所述当前待推荐物品对应的融合语义相似度，包括：

对各所述预设字段匹配的字段语义相似度进行归一化处理，以获取各所述预设字段匹配的归一化字段语义相似度；

对各所述预设字段匹配的归一化字段语义相似度进行加权求和，以获取所述当前待推荐物品对应的融合语义相似度。