[发明专利]基于场感知因子分解机的推荐召回方法、设备和存储介质

权利要求书

1.一种基于场感知因子分解机的推荐召回方法，其特征在于，所述方法包括：

通过物品库中每个物品的物品侧特征域，计算对应每个物品的物品侧特征域的域向量；

通过待推荐用户的用户侧特征域，计算待推荐用户的用户侧特征域的域向量；

计算物品库中物品的物品侧特征的一阶项得分Si和待推荐用户的用户侧特征的一阶项得分Su；

通过待推荐用户的所述域向量、物品库中的物品的所述域向量、所述Si和所述Su，计算物品库中物品的得分，选出得分前N的物品作为推荐召回物品。

2.根据权利要求1所述基于场感知因子分解机的推荐召回方法，其特征在于，所述“通过待推荐用户的域向量、物品库中的物品的域向量、Si和Su，计算物品库中物品的得分”具体包括：

将待推荐用户的所有域向量分别与物品库中的物品的对应的域向量做向量内积并求和，再加上对应的Su和Si，得到每个物品相对于待推荐用户的得分。

3.根据权利要求1所述基于场感知因子分解机的推荐召回方法，其特征在于，所述“通过待推荐用户的域向量、物品库中的物品的域向量、Si和Su，计算物品库中物品的得分”具体包括：

依次拼接每个物品的所有物品侧特征域的域向量、1和Si，得到每个物品的向量；

依次拼接待推荐用户的所有用户侧特征域的域向量、Su和1，得到所述待推荐用户的检索向量；

将所述检索向量与所述物品库中的每个物品的向量做向量内积，选出得分前N的物品作为推荐召回物品。

4.根据权利要求3所述基于场感知因子分解机的推荐召回方法，其特征在于：

将所述物品库中的物品的向量存储在向量数据库中，当需要给待推荐用户推荐物品时，使用所述待推荐用户的检索向量检索所述向量数据库，使用所述检索向量与物品的向量的向量内积作为检索得分，选出检索得分前N的物品作为推荐召回物品。

5.根据权利要求1所述基于场感知因子分解机的推荐召回方法，其特征在于，所述“通过物品库中每个物品的物品侧特征域，计算对应每个物品的物品侧特征域的域向量”具体包括：

通过物品库中每个物品的m个物品侧特征域，计算每个物品侧特征域的相对于r个用户侧特征域的r个域向量，每个物品总共得到r*m个域向量。

6.根据权利要求1所述基于场感知因子分解机的推荐召回方法，其特征在于，所述“通过待推荐用户的用户侧特征域，计算待推荐用户的用户侧特征域的域向量”具体包括：

通过待推荐用户的r个用户侧特征域，计算每个物品侧特征域相对于m个物品侧特征域的m个域向量，总共得到m*r个域向量。

7.根据权利要求1所述基于场感知因子分解机的推荐召回方法，其特征在于，所述方法还包括：

整理用户侧特征和物品侧特征，训练FFM模型，得到FFM模型相关的参数。

8.根据权利要求7所述基于场感知因子分解机的推荐召回方法，其特征在于，所述“整理用户侧特征和物品侧特征，训练FFM模型，得到FFM模型相关的参数”具体包括：

整理物品侧特征和用户侧特征，将物品侧特征分成m个特征域，将物品侧特征分成r个特征域；

收集历史用户的行为记录，训练FFM模型，得到每个用户侧特征相对于物品侧特征的m个特征域的m个embedding向量、用户侧特征的一阶项的权重、每个物品侧特征相对于用户侧特征的r个embedding向量和物品侧特征的一阶项的权重。

9.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-8任意一项所述基于场感知因子分解机的推荐召回方法中的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-8任意一项所述基于场感知因子分解机的推荐召回方法中的步骤。