[发明专利]一种兴趣点召回方法、装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种兴趣点召回方法，包括：

对用户的至少两种维度的用户特征进行特征交叉处理，得到用户的用户向量表示；

从预先确定的候选兴趣点的POI向量表示中，确定与所述用户的用户向量表示相匹配的目标兴趣点的POI向量表示；其中，所述候选兴趣点的POI向量表示通过对候选兴趣点的至少两种维度的POI特征进行交叉处理得到；

根据目标兴趣点的POI向量表示，召回目标兴趣点。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，对用户的至少两种维度的用户特征进行特征交叉处理，得到用户的用户向量表示，包括：

将用户的至少两种维度用户特征输入用户与兴趣点模型的用户子模型中；其中，所述用户特征包括用户所处的场景、所处的空间网格、画像特征、长期兴趣特征和短期兴趣特征中的至少一个；

通过所述用户子模型中的用户特征交叉子网络，对所述至少两种维度用户特征进行交叉处理，得到用户的用户向量表示。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，预先确定候选兴趣点的POI向量表示，包括：

将候选兴趣点的至少两种维度POI特征输入用户与兴趣点模型的POI子模型中；其中，所述兴趣点特征包括兴趣点属性标签、兴趣点ID、兴趣点所属空间网格和兴趣点热度；

通过所述POI子模型中的POI特征交叉子网络，对所述至少两种维度POI特征进行交叉处理，得到候选兴趣点的POI向量表示。

4.根据权利要求2或3所述的方法，用户与兴趣点模型的训练过程包括：

根据用户的点击兴趣点的历史数据，确定初始训练样本；

根据所述用户的用户特征、兴趣点特征、初始训练样本，构建带有用户特征和兴趣点特征的目标训练样本；

利用所述目标训练样本，训练用户与兴趣点模型。

5.根据权利要求4所述的方法，在利用所述目标训练样本，训练用户与兴趣点模型之前，所述方法还包括：

构造空间网格与兴趣点ID的样本，并生成空间网格特征向量和兴趣点ID特征向量；

利用所述目标训练样本，训练用户与兴趣点模型，包括：

利用所述目标训练样本，结合所述空间网格特征向量和兴趣点ID特征向量，训练用户与兴趣点模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，从预先确定的候选兴趣点的POI向量表示中，确定与所述用户的用户向量表示相匹配的目标兴趣点的POI向量表示，包括：

基于近似最近邻查找方式，从预先确定的候选兴趣点的POI向量表示中，确定与所述用户的用户向量表示相匹配的目标兴趣点的POI向量表示。

7.一种兴趣点召回装置，包括：

第一计算模块，用于对用户的至少两种维度的用户特征进行特征交叉处理，得到用户的用户向量表示；

匹配模块，用于从预先确定的候选兴趣点的POI向量表示中，确定与所述用户的用户向量表示相匹配的目标兴趣点的POI向量表示；其中，所述候选兴趣点的POI向量表示通过对候选兴趣点的至少两种维度的POI特征进行交叉处理得到；

召回模块，用于根据目标兴趣点的POI向量表示，召回目标兴趣点。

8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述第一计算模块包括：

输入单元，用于将用户的至少两种维度用户特征输入用户与兴趣点模型的用户子模型中；其中，所述用户特征包括用户所处的场景、所处的空间网格、画像特征、长期兴趣特征和短期兴趣特征中的至少一个；

计算单元，用于通过所述用户子模型中的用户特征交叉子网络，对所述至少两种维度用户特征进行交叉处理，得到用户的用户向量表示。