[发明专利]匹配模型训练方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种匹配模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：

获取多个样本用户属性信息，每个样本用户属性信息包括多个用户维度的信息项，每个用户维度的信息项用于从对应的用户维度描述对应的样本用户；

获取多个样本数据属性信息，每个样本数据属性信息包括多个数据维度的信息项，每个数据维度的信息项用于从对应的数据维度描述对应的样本多媒体数据；

根据所述每个样本用户属性信息中所述多个用户维度的信息项和所述每个样本数据属性信息中所述多个数据维度的信息项进行融合处理，得到所述每个样本用户属性信息和所述每个样本数据属性信息对应的样本匹配度；

根据所述每个样本用户属性信息、所述每个样本数据属性信息以及所述每个样本用户属性信息和所述每个样本数据属性信息对应的样本匹配度，训练匹配模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个样本用户属性信息中所述多个用户维度的信息项和所述每个样本数据属性信息中所述多个数据维度的信息项进行融合处理，得到所述每个样本用户属性信息和所述每个样本数据属性信息对应的样本匹配度，包括：

获取关系数据，所述关系数据包括所述多个用户维度的权重和所述多个数据维度的权重，所述关系数据用于指示匹配度与所述多个用户维度的信息项、所述多个数据维度的信息项、所述多个用户维度的权重和所述多个数据维度的权重之间的关系；

根据所述样本用户属性信息中所述多个用户维度的信息项、所述样本数据属性信息中所述多个数据维度的信息项以及所述关系数据，获取所述样本匹配度。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个样本用户属性信息、所述每个样本数据属性信息以及所述每个样本用户属性信息和所述每个样本数据属性信息对应的样本匹配度，训练匹配模型之后，所述方法还包括：

获取目标用户属性信息，所述目标用户属性信息包括所述多个用户维度的信息项；

获取各个多媒体数据的数据属性信息，每个数据属性信息包括所述多个数据维度的信息项；

根据所述各个多媒体数据的数据属性信息和所述目标用户属性信息，调用所述匹配模型获取所述各个多媒体数据与目标用户之间的匹配度；

根据多个多媒体数据的匹配度，为所述目标用户推荐多媒体数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述匹配模型包括至少一个特征提取层和至少一个融合层，所述根据所述各个多媒体数据的数据属性信息和所述目标用户属性信息，调用所述匹配模型获取所述各个多媒体数据与目标用户之间的匹配度，包括：

调用所述至少一个特征提取层对所述目标用户属性信息进行特征提取，得到目标用户特征；

调用所述至少一个特征提取层对任一多媒体数据的数据属性信息进行特征提取，得到所述任一多媒体数据的数据属性信息对应的数据特征；

调用所述至少一个融合层对所述目标用户特征和所述数据特征进行融合处理，得到所述任一多媒体数据与所述目标用户之间的匹配度。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标用户属性信息至少包括目标用户标识、用户静态信息、用户统计信息和用户行为信息；所述调用所述至少一个特征提取层对所述目标用户属性信息进行特征提取，得到目标用户特征，包括：

调用所述至少一个特征提取层对所述用户行为信息进行特征提取，得到用户行为特征；

将所述目标用户标识、所述用户静态信息、所述用户统计信息和所述用户行为特征进行组合，得到所述目标用户特征。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述任一多媒体数据的数据属性信息至少包括数据标识、数据静态信息、数据统计信息和数据内容信息；所述调用所述至少一个特征提取层对任一多媒体数据的数据属性信息进行特征提取，得到所述任一多媒体数据的数据属性信息对应的数据特征，包括：

调用所述至少一个特征提取层对所述任一多媒体数据的数据内容信息进行特征提取，得到所述任一多媒体数据的数据内容特征；

将所述数据标识、所述数据静态信息、所述数据统计信息和所述数据内容特征进行组合，得到所述任一多媒体数据的数据属性信息对应的数据特征。