[发明专利]信息的推荐方法和装置

摘要

本发明公开了一种信息的推荐方法和装置，其中，信息的推荐方法包括：获得查询信息及其对应的待推荐候选内容；获得查询信息和待推荐候选内容对应的学习网络的参数信息；以及根据参数信息计算出查询信息与待推荐候选内容在预设空间中的相似度，并根据相似度从待推荐候选内容中筛选出待推荐内容，以用于向用户展现待推荐内容。本发明实施例通过获得查询信息及其对应的待推荐候选内容，获得查询信息和待推荐候选内容对应的学习网络的参数信息，以及根据参数信息计算出查询信息与待推荐候选内容在预设空间中的相似度，并根据相似度从待推荐候选内容中筛选出待推荐内容，可以实现向用户推荐出能够激发用户需求的推荐内容，解决了同质化的问题。

主权项

1.一种信息的推荐方法，其特征在于，包括：获得查询信息及其对应的待推荐候选内容；获得所述查询信息和所述待推荐候选内容对应的学习网络的参数信息；其中，所述参数信息是对学习网络进行训练时，迭代更新初始化的参数信息获取到的；迭代更新的方法为参数信息W1，W2减去预设的学习率，再乘以训练样本的梯度，使得图片相似度与相应字符串相似度之间的二乘方误差最小化；以及根据所述参数信息计算出所述查询信息与所述待推荐候选内容在预设空间中的相似度，并根据所述相似度从待推荐候选内容中筛选出待推荐内容，以用于向用户展现所述待推荐内容；其中，所述预设空间包括想象空间，在所述想象空间中，以图片的形式表示字符串表达的意思；其中，所述学习网络为三层：第一层输入层根据词典得到向量V1；第二层为学习网络的隐含层，根据sigmoid函数对向量V1计算，确定向量V2；第三层根据sigmoid函数对向量V2计算，确定进行相似度计算的向量V3；所述根据所述参数信息计算出所述查询信息与所述待推荐候选内容在预设空间中的相似度，包括：根据所述参数信息计算出所述查询信息在所述预设空间中对应的第一向量；其中，所述第一向量是将所述查询信息输入所述学习网络，所述学习网络所得到的向量V3；根据所述参数信息计算出每个待推荐候选内容在所述预设空间中对应的第二向量；其中，所述第二向量是将所述待推荐候选内容输入所述学习网络，所述学习网络所得到的向量V3；以及计算所述第一向量与每个第二向量间的相似度。