[发明专利]用于生成信息的方法和装置在审

专利信息
申请号: 202110146244.0 申请日: 2021-02-03
公开(公告)号: CN113793167A 公开(公告)日: 2021-12-14
发明(设计)人: 钟鸿琼 申请(专利权)人: 北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
主分类号: G06Q30/02 分类号: G06Q30/02;G06Q30/06;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 代理人: 王达佐;马晓亚
地址: 100176 北京市大兴区经济技*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 用于 生成 信息 方法 装置
【说明书】:

本公开的实施例公开了用于生成信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括:接收两个目标商品的目标邻接向量,目标邻接向量表征目标商品与其他商品被同时购买的次数;将目标邻接向量输入预先训练的目标编码模型,得到目标商品的目标嵌入向量,目标编码模型的损失函数包括惩罚因子,惩罚因子表征两个商品被同时购买的概率;将两个目标商品的目标嵌入向量输入预先训练的目标信息生成模型,得到目标信息,目标信息生成模型表征两个目标嵌入向量的相似度与两个目标商品被同时购买的概率之间的对应关系,目标信息表征两个目标商品被同时购买的概率。目标嵌入向量可以体现目标商品被同时购买的深层特征,提高预测商品被同时购买的概率的准确度。

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域,具体涉及机器学习领域,尤其涉及一种用于生成信息的方法和装置。

背景技术

当前,互联网购物在人们的日常生活中越来越普遍。电商平台为了提高用户的购物体验,会向用户推送用户感性的商品信息。其中,包括基于两个商品被同时购买的概率,针对用户当前选购的商品推送其它商品。

相关技术中,预测两个商品被同时购买的概率的方法主要分为两种:一种是采用无监督的方式生成商品的嵌入向量(embedding),通过嵌入向量表示商品特征,然后求解向量之间的距离等方式,估计出商品被同时购买的概率。另一种是通过关联规则的相关算法,基于两种商品被同时购买的历史数据,估计两种商品被同时购买的概率。

发明内容

本公开的实施例提出了用于生成信息的方法和装置。

第一方面,本公开的实施例提供了一种用于生成信息的方法,该方法包括:接收两个目标商品的目标邻接向量,目标邻接向量表征目标商品与其他商品被同时购买的次数;将目标邻接向量输入预先训练的目标编码模型,得到目标商品的目标嵌入向量,其中,目标编码模型的损失函数包括预设的惩罚因子,惩罚因子表征两个商品被同时购买的概率;将两个目标商品的目标嵌入向量输入预先训练的目标信息生成模型,得到目标信息,目标信息生成模型表征两个目标嵌入向量的相似度与两个目标商品被同时购买的概率之间的对应关系,目标信息表征两个目标商品被同时购买的概率。

在一些实施例中,目标编码模型经由如下训练步骤得到:构建初始分类模型以及模型损失函数,初始分类模型包括初始编码层、初始解码层和初始深度神经网络,模型损失函数包括惩罚因子;获取样本历史销量数据,样本历史销量数据包括预设数量的样本商品的历史销量数据;基于样本历史销量数据,生成各样本商品的样本邻接向量;将任意两个样本商品组成样本商品对;生成样本商品对的样本标签,样本标签表征样本商品对中的两个样本商品是否被同时购买;将样本商品对中的两个样本商品的样本邻接向量,输入初始分类模型,将样本商品对的样本标签作为期望输出,训练初始分类模型,得到训练后的分类模型;从训练后的分类模型中提取出训练后的编码层,得到目标编码模型。

在一些实施例中,将两个目标商品的目标嵌入向量输入预先训练的目标信息生成模型,得到目标信息,包括:将目标嵌入向量解码输入预先训练的解码层,得到解码目标嵌入向量;连接两个目标商品的解码目标嵌入向量,得到连接后的解码目标嵌入向量;将连接后的目标嵌入向量输入预先训练的全连接层,得到目标信息。

在一些实施例中,将目标邻接向量输入预先训练的目标编码模型之前,该方法还包括:响应于确定两个目标邻接向量中的数值所表征的其他商品的排列次序不同,将两个目标邻接向量中的数值所表征的其他商品的排列次序调整至相同。

在一些实施例中,目标邻接向量,基于如下方式生成:获取目标历史销量数据,目标历史销量数据包括两个目标商品的历史销量数据以及至少一个非目标商品的历史销量数据;从目标历史销量数据中,提取出目标商品与其他商品被同时购买的次数;按照预设的排列次序,排列目标商品与其他商品被同时购买的次数,得到目标邻接向量。

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