[发明专利]一种商品信息输出方法及相关装置

说明书

本申请公开了一种商品信息输出方法，通过在商品信息输出的过程中加入美学特征，考虑到被输出商品的多样性，从而缓解数据稀疏性问题，并且在第一商品和第二商品之间进行交叉迁移，整合来自不同领域中的用户偏好特征，使得推荐输出的参考要素增多，而不是只采用用户的历史数据进行推荐展示，提高商品推荐展示的准确性，以便向用户输出感兴趣的商品，提高用户的体验。本申请还公开了一种输出商品信息的计算机设备、计算机设备以及计算机可读存储介质，具有以上有益效果。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别涉及一种商品信息输出方法、输出商品信息的计算机设备、计算机设备以及计算机可读存储介质。

背景技术

随着移动互联网技术的不断发展，网络中的信息量迅速增加。为了给用户提供更多的适合的信息和服务，需要通过推荐系统对用户在信息获取过程中的喜好程度进行预测，以便进行信息过滤。

目前，现有技术中一般通过用户的历史访问记录对用户进行相应商品的推荐，以便向用户推荐合适的商品。同样，也提高了被推荐商品和用户之间的交互概率。

但是，现有的商品展示推荐的过程，仅仅通过用户的历史访问记录进行推荐，可参考的数据太少，训练数据的稀疏性较高，往往推荐不到合适的商品，降低商品推荐展示的有效程度。

因此，如何提高商品推荐展示的有效程度是本领域技术人员关注的重点问题。

发明内容

本申请的目的是提供一种商品信息输出方法、输出商品信息的计算机设备、计算机设备以及计算机可读存储介质，通过在算法中加入商品的美学特征，计算出不同商品的交互概率，保持交互概率的精度和准确性，再根据交互概率对商品信息进行展示，提高用户的体验及满意程度。

为解决上述技术问题，本申请提供一种商品信息输出方法，应用于输出商品信息的计算机设备，所述方法包括：

采用预先训练的深度美学神经网络分别对第一商品的图像数据和第二商品的图像数据进行美学特征提取，得到第一美学特征向量和第二美学特征向量；

对所述第一商品和所述第二商品分别进行嵌入向量提取处理，得到第一嵌入向量和第二嵌入向量，将所述第一嵌入向量和所述第一美学特征向量拼接成第一输入向量，将所述第二嵌入向量和所述第二美学特征向量拼接成第二输入向量；

将所述第一输入向量和所述第二输入向量输入到交叉迁移网络进行处理，得到第一交互概率和第二交互概率；

根据所述第一交互概率和所述第二交互概率的比较结果对所述第一商品的信息和所述第二商品的信息进行输出。

可选的，对所述第一商品和所述第二商品分别进行嵌入向量提取处理，得到第一嵌入向量和第二嵌入向量，将所述第一嵌入向量和所述第一美学特征向量拼接成第一输入向量，将所述第二嵌入向量和所述第二美学特征向量拼接成第二输入向量，包括：

将所述第一商品的历史记录信息以及所述第二商品的历史记录信息分别映射到低维连续空间，得到第一商品嵌入矩阵以及第二商品嵌入矩阵，对所述用户信息进行处理得到用户嵌入矩阵；

根据所述第一商品嵌入矩阵和所述第二商品嵌入矩阵对所述用户嵌入矩阵进行处理，得到所述第一嵌入向量和所述第二嵌入向量；

将所述第一嵌入向量和所述第一美学特征向量拼接成第一输入向量；

将所述第二嵌入向量和所述第二美学特征向量拼接成第二输入向量。

可选的，将所述第一输入向量和所述第二输入向量输入到交叉迁移网络进行处理，得到第一交互概率和第二交互概率，包括：

采用稀疏法优化的关系矩阵，将所述第一输入向量的领域知识和所述第二输入向量的领域知识通过交叉迁移网络进行处理；