[发明专利]基于交互特征的产品推荐方法及系统

权利要求书

1.一种基于交互特征的产品推荐方法，其特征在于，包括：

从目标输入实例中，获取目标用户的用户特征和候选产品的产品特征；

将所述用户特征输入推荐模型中的第一自注意力模块，提取所述用户特征的内部交互特征；所述用户特征的内部交互特征包括所述用户特征内部的各子特征之间的交互特征；

将所述产品特征输入所述推荐模型中的第二自注意力模块，提取所述产品特征的内部交互特征；所述产品特征的内部交互特征包括所述产品特征内部的各子特征之间的交互特征；

将所述用户特征和所述产品特征拼接形成的第一特征矩阵，输入所述推荐模型中的第三自注意力模块，提取所述用户特征和所述产品特征之间的交互特征；

根据所述用户特征的内部交互特征、所述产品特征的内部交互特征，以及所述用户特征和所述产品特征之间的交互特征，确定所述推荐模型中的预测模块的第一输入信息，将所述第一输入信息输入所述预测模块，预测所述目标用户对所述候选产品的偏好信息，并根据所述偏好信息，对所述目标用户执行产品推荐操作；

其中，所述推荐模型是，基于样本输入实例和所述样本输入实例中样本用户对应的产品选择记录进行训练得到的。

2.根据权利要求1所述的基于交互特征的产品推荐方法，其特征在于，所述根据所述用户特征的内部交互特征、所述产品特征的内部交互特征，以及所述用户特征和所述产品特征之间的交互特征，确定所述推荐模型中的预测模块的第一输入信息，包括：

将所述用户特征的内部交互特征、所述产品特征的内部交互特征，以及所述用户特征和所述产品特征之间的交互特征进行拼接，得到第二特征矩阵；

根据所述第二特征矩阵，确定所述第一输入信息。

3.根据权利要求1所述的基于交互特征的产品推荐方法，其特征在于，所述根据所述用户特征的内部交互特征、所述产品特征的内部交互特征，以及所述用户特征和所述产品特征之间的交互特征，确定所述推荐模型中的预测模块的第一输入信息，包括：

将所述用户特征的内部交互特征、所述产品特征的内部交互特征，以及所述用户特征和所述产品特征之间的交互特征进行特征融合，得到第一融合结果；

根据所述第一融合结果，确定所述第一输入信息。

4.根据权利要求1-3任一所述的基于交互特征的产品推荐方法，其特征在于，所述第一自注意力模块包括多个堆叠的自注意力单元；

所述将所述用户特征输入推荐模型中的第一自注意力模块，提取所述用户特征的内部交互特征，包括：

对于每一自注意力单元执行如下操作：

根据当前自注意力单元对应的上一自注意力单元的输出结果，获取所述当前自注意力单元的第二输入信息；

基于所述当前自注意力单元，对所述第二输入信息进行交互特征提取，得到所述当前自注意力单元对应的所述用户特征的内部交互子特征；

将所述多个堆叠的自注意力单元对应的所述用户特征的内部交互子特征进行特征融合，得到第二融合结果；

根据所述第二融合结果，获取所述用户特征的内部交互特征。

5.根据权利要求4所述的基于交互特征的产品推荐方法，其特征在于，每一自注意力单元包括多头自注意力层、残差层、正则化层和全连接层；

所述基于所述当前自注意力单元，对所述第二输入信息进行交互特征提取，得到所述当前自注意力单元对应的所述用户特征的内部交互子特征，包括：

基于所述当前自注意力单元中的多头自注意力层，将所述第二输入信息映射到多个子空间中，得到所述用户特征在多个子空间中的第一内部交互子特征；

将所述用户特征在多个子空间中的第一内部交互子特征进行特征融合，得到第三融合结果；

基于所述当前自注意力单元中的残差层，对所述第三融合结果和所述用户特征进行残差连接，得到所述用户特征的第二内部交互子特征；

基于所述当前自注意力单元中的正则化层，对所述第二内部交互子特征进行正则化变换；

基于所述当前自注意力单元中的全连接层，对正则化变换结果进行特征映射，得到所述当前自注意力单元对应的所述用户特征的内部交互子特征。