买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：北京三快在线科技有限公司

摘要：本申请实施例公开了一种物品推荐方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：在接收到当前用户的推荐请求时，获取当前用户的历史行为数据；通过图表征模型确定历史行为数据中的第一物品和第二物品的向量表征，得到历史第一物品向量和历史第二物品向量；根据历史第一物品向量和历史第二物品向量，确定当前用户对应的用户向量；根据用户向量和多个待推荐物品对应的物品向量，对多个待推荐物品进行排序，得到物品推荐列表，待推荐物品包括第一物品或第二物品，物品推荐列表包括物品和第二物品；将物品推荐列表发送至所述当前用户的用户终端。本申请实施例实现了对第一物品和第二物品的联合推荐，满足了用户对第一物品和第二物品的联合需求。

主权项：1.一种物品推荐方法，其特征在于，包括：在接收到当前用户的推荐请求时，获取当前用户的历史行为数据；通过图表征模型确定所述历史行为数据中的第一物品和第二物品的向量表征，得到历史第一物品向量和历史第二物品向量，其中，所述第一物品和第二物品之间具有关联关系，所述图表征模型是基于第一物品和第二物品的异构图进行训练得到的；根据所述历史第一物品向量和历史第二物品向量，确定所述当前用户对应的用户向量；根据所述用户向量和多个待推荐物品对应的待推荐物品向量，对多个待推荐物品进行排序，得到物品推荐列表，所述待推荐物品包括第一物品或第二物品，所述物品推荐列表包括第一物品和第二物品；将所述物品推荐列表发送至所述当前用户的用户终端；其中，在所述通过图表征模型确定所述历史行为数据中的第一物品和第二物品的向量表征之前，还包括：确定第一物品和第二物品的关联关系，并确定所述关联关系的置信度；根据所述关联关系和所述置信度，构建第一物品和第二物品的异构图；根据所述异构图，确定训练图表征模型的正样例对，并确定与所述正样例对对应的负样例对；根据所述正样例对和与正样例对对应的负样例对，对所述图表征模型进行训练，使得正样例对的相似度大于负样例对的相似度，得到训练完成的图表征模型；根据所述关联关系和所述置信度，构建第一物品和第二物品的异构图，包括：选取所述置信度大于预设阈值的关联关系；根据选取到的关联关系中的第一物品和第二物品，分别构建第一物品节点和第二物品节点，并将关联关系的置信度作为所述第一物品节点和第二物品节点之间的边，得到第一物品和第二物品的异构图；根据所述历史第一物品向量和历史第二物品向量，确定所述当前用户对应的用户向量，包括：将所述历史第一物品向量和历史第二物品向量的平均向量，作为所述当前用户对应的用户向量；或者将所述历史第一物品向量和历史第二物品向量的和向量，作为所述当前用户对应的用户向量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京三快在线科技有限公司 物品推荐方法、装置、电子设备及存储介质