[发明专利]物品推荐方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种物品推荐方法，其特征在于，包括：

确定冷启动对象集合中每个冷启动对象的多模态信息以及暖对象集合中每个暖对象的多模态信息，所述冷启动对象集合为待推荐的未启动过的对象的集合，所述多模态信息包括标识信息、视觉信息特征、音频信息特征以及文本信息特征中的至少两个；

根据所述每个冷启动对象的多模态信息与所述每个暖对象的多模态信息进行层次聚类，得到多个聚类结果；

根据所述多个聚类结果构建所述每个冷启动对象与暖对象之间的补充交互图，其中，所述暖对象与所述暖对象集合相对应；

根据所述补充交互图确定所述每个冷启动对象的第一最终表示以及与所述每个冷启动对象所对应暖对象的第二最终表示；

根据所述第一最终表示以及所述第二最终表示对所述每个冷启动对象进行推荐。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个聚类结果构建所述每个冷启动对象与暖对象之间的补充交互图包括：

确定第一冷启动对象与目标簇中暖对象之间的第一相似度，所述目标簇为所述多个聚类结果中的任意一个聚类结果，所述第一冷启动对象为所述目标簇中的任意一个冷启动对象；

对所述第一相似度进行归一化处理，得到所述第一冷启动对象与所述目标簇中暖对象所对应用户之间的边权重；

基于所述边权重构建所述第一冷启动对象与所述目标簇中暖对象所对应用户之间的补充交互图。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个冷启动对象的多模态信息与所述每个暖对象的多模态信息进行层次聚类，得到多个聚类结果包括：

根据所述每个冷启动对象的多模态信息以及所述每个暖对象的多模态信息计算所述冷启动对象集合与所述暖对象集合中任意两个对象之间的第二相似度；

根据所述第二相似度对所述每个冷启动对象以及所述每个暖对象进行层次聚类，得到所述多个聚类结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个冷启动对象的多模态信息以及所述每个暖对象的多模态信息计算所述冷启动对象集合与所述暖对象集合中任意两个对象之间的第二相似度包括：

其中，i_j,i_k为所述冷启动对象集合与所述暖对象集合中任意两个对象，C(i_j,i_k)为对象i_j与对象i_k之间的第二相似度，L为层次聚类后的层数，φ(·)为相似度计算函数，α为计算方差的约束，为计算每个聚类形成簇的方差。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述补充交互图确定所述每个冷启动对象的第一最终表示以及与所述每个冷启动对象所对应暖对象的第二最终表示包括：

基于多层图卷积神经网络以及所述补充交互图确定所述每个冷启动对象不同模态的表示以及与所述每个冷启动对象所对应的第一对象不同模态的表示；

对所述每个冷启动对象不同模态的表示进行拼接，得到所述第一最终表示；

对所述第一对象不同模态的表示进行拼接，得到所述第二最终表示。