[发明专利]信息处理方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种信息处理方法，其特征在于，包括：

确定目标对象的第一角色；

根据所述第一角色的第一角色属性信息，获得所述目标对象的第一对象数据；

获得待推荐物的物品属性信息；

通过神经网络模型对所述第一对象数据和所述物品属性信息进行处理，从所述待推荐物中确定向所述目标对象的第一角色推荐的第一目标物品。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

确定所述目标对象的第二角色；

根据所述第二角色的第二角色属性信息，获得所述目标对象的第二对象数据；

通过所述神经网络模型对所述第二对象数据和所述物品属性信息进行处理，从所述待推荐物中确定向所述目标对象的第二角色推荐的第二目标物品。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

获得所述目标对象的历史角色；

根据所述历史角色的历史角色属性信息，获得所述目标对象的历史对象数据；

获得所述目标对象对所述待推荐物的历史操作记录；

根据所述历史操作记录，确定所述历史对象数据和所述物品属性信息的标签，以生成训练数据集；

利用所述训练数据集训练所述神经网络模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述神经网络模型包括第一神经网络子模型、第二神经网络子模型和第三神经网络子模型；其中，通过神经网络模型对所述第一对象数据和所述物品属性信息进行处理，从所述待推荐物中确定向所述目标对象的第一角色推荐的第一目标物品，包括：

根据所述第一对象数据生成对象向量；

根据所述物品属性信息生成所述待推荐物的物品向量；

通过所述第一神经网络子模型对所述对象向量和所述物品向量进行处理，获得所述目标对象的第一角色的对象偏好向量和所述待推荐物的物品特性向量；

通过所述第二神经网络子模型对所述对象向量和所述物品向量进行处理，获得所述目标对象的第一角色与所述待推荐物之间的交互关系向量；

通过所述第三神经网络子模型对所述对象偏好向量、所述物品特性向量以及所述交互关系向量进行处理，获得所述目标对象的第一角色操作所述待推荐物的预测概率值；

根据所述预测概率值，确定向所述目标对象的第一角色推荐的第一目标物品。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一神经网络子模型包括第一神经网络单元和第二神经网络单元；其中，通过所述第一神经网络子模型对所述对象向量和所述物品向量进行处理，获得所述目标对象的第一角色的对象偏好向量和所述待推荐物的物品特性向量，包括：

通过所述第一神经网络单元对所述对象向量进行处理，获得所述对象偏好向量；

通过所述第二神经网络单元对所述物品向量进行处理，获得所述物品特性向量。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过所述第二神经网络子模型对所述对象向量和所述物品向量进行处理，获得所述目标对象的第一角色与所述待推荐物之间的交互关系向量，包括：

将所述对象向量与所述物品向量进行拼接，获得拼接向量；

通过所述第二神经网络子模型对所述拼接向量进行处理，获得所述交互关系向量。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过所述第三神经网络子模型对所述对象偏好向量、所述物品特性向量以及所述交互关系向量进行处理，获得所述目标对象的第一角色操作所述待推荐物的预测概率值，包括：

将所述对象偏好向量与所述物品特性向量相乘，获得点乘向量；

将所述点乘向量与所述交互关系向量串接，获得串接向量；

通过所述第三神经网络子模型对所述串接向量进行处理，获得所述预测概率值。