[发明专利]一种基于用户行为序列特征的跨领域推荐方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于用户行为序列特征的跨领域推荐方法，包括：分别获得目标用户在辅助域和目标域的交互项目序列，通过跨领域推荐模型的嵌入层分别获得目标用户在辅助域和目标域中的用户嵌入矩阵和项目嵌入矩阵，然后经过LSTM层分别获取目标用户在辅助域和目标域中的总偏好特征，最后经过MLP层处理，将用户在辅助域中的总偏好特征迁移到目标域中，通过计算得到目标用户在目标域中对每个项目的喜好得分，并在目标域中为目标用户推荐接下来一段时间内可能购买或者访问的项目。应用本发明实施所提供的技术方案，提高了目标域的推荐准确性，提升了推荐性能。本发明还公开了一种基于用户行为序列特征的跨领域推荐装置，具有相应技术效果。

主权项

1.一种基于用户行为序列特征的跨领域推荐方法，其特征在于，包括：获得目标用户在辅助域的第一交互项目序列、所述目标用户在目标域的第二交互项目序列；在预先训练获得的跨领域推荐模型的嵌入层，将所述目标用户、所述第一交互项目序列、所述第二交互项目序列分别映射到连续的低维空间，获得所述目标用户在所述辅助域的第一用户嵌入矩阵、第一交互项目嵌入矩阵及所述目标用户在所述目标域的第二用户嵌入矩阵、第二交互项目嵌入矩阵；在所述跨领域推荐模型的LSTM层，分别根据所述第一用户嵌入矩阵、所述第一交互项目嵌入矩阵、所述第二用户嵌入矩阵和所述第二交互项目嵌入矩阵，确定所述目标用户在所述辅助域的总偏好特征和所述目标用户在所述目标域的总偏好特征；在所述跨领域推荐模型的MLP层，基于所述目标用户在所述辅助域的总偏好特征和所述目标用户在所述目标域的总偏好特征，利用MLP映射函数将所述目标用户在所述辅助域的总偏好特征迁移到所述目标域中；通过计算获得所述目标用户对所述目标域中每个项目的喜好得分，并根据所述目标用户对所述目标域中每个项目的喜好得分，确定所述目标域中推荐给所述目标用户的项目。