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摘要：本发明公开了一种基于多平台用户数据的定制化推荐方法，包括：采集多个平台中的用户数据；根据用户数据，构建多平台用户画像，其中，多平台用户画像包括用户行为信息和用户属性信息；根据多平台用户画像，构建包含时间度量的用户行为评价模型，其中，用户行为评价模型用于计算用户对实体的喜好值；根据用户行为评价模型的计算结果，构建多平台召回策略，其中，多平台召回策略包括多模态实体映射召回方法和多平台行为融合召回方法；根据多平台召回策略的输出结果，利用排序模型获得推荐结果；将推荐结果反馈给用户；根据用户的反馈结果，输出定制化推荐结果。本发明同时还公开了一种基于多平台用户数据的定制化推荐系统。

主权项：1.一种基于多平台用户数据的定制化推荐方法，包括：采集多个平台中的用户数据，其中，所述平台包括知识图谱平台、地图平台和商城平台；根据所述用户数据，构建多平台用户画像，其中，所述多平台用户画像包括用户行为信息和用户属性信息，所述用户行为包括在所述知识图谱平台和所述地图平台上的点击、浏览、收藏和下载行为以及在所述商城平台上的点击、浏览、收藏、下单、加入购物车和评价行为；根据所述多平台用户画像，构建包含时间度量的用户行为评价模型，其中，所述用户行为评价模型用于计算用户对实体的喜好值，所述实体包括由知识图谱平台上概念、地图平台上的地理区域以及商城平台上的商品构成的多类别物品；根据所述用户行为评价模型的计算结果，构建多平台召回策略，其中，所述多平台召回策略包括多模态实体映射召回方法和多平台行为融合召回方法；根据所述多平台召回策略的输出结果，利用排序模型获得推荐结果；将所述推荐结果反馈给所述用户；根据所述用户的反馈结果，输出定制化推荐结果；其中，构建多平台召回策略包括：获取第一平台的实体的属性信息，其中，所述属性信息包括文字信息和图片信息；利用特征抽取模型对所述文字信息进行处理，获取语义特征向量，其中，所述语义特征向量的维度与第一预设值相等；利用图片特征提取模型对所述图片信息进行处理，获取图片特征向量，其中，所述图片特征向量与所述语义特征向量具有相同的向量维度；当所述第一平台的实体的属性信息缺失时，将缺失的属性信息所对应的特征向量的值初始化成零，其中，所述缺失的属性信息所对应的特征向量的维度与所述第一预设值相同；将所述语义特征向量和所述图片特征向量进行拼接，获得拼接结果，并对所述拼接结果进行全连接网络压缩，得到所述第一平台的实体的多模态语义特征；获取多个第二平台中的每一个第二平台下的多个实体的多模态语义特征；计算所述第一平台的实体的多模态语义特征和所述第二平台的每一个实体的多模态语义特征的余弦相似度得分，并将所述余弦相似度得分进行降序排序，获得排序结果；根据所述排序结果中，将排序第一的所述第二平台的实体设置为所述第一平台的实体的完全相似关联实体；将排名第二到第二预设值范围内的所述第二平台的多个实体设置为所述第一平台的实体的近似关联实体；获取所述第一平台的实体在其他所述第二平台上的所述完全相似关联实体和所述近似关联实体；其中，所述多模态实体映射召回方法包括基于热度的召回策略和基于语义相似度的召回策略；当进行所述基于热度的召回策略时，计算所述第一平台的实体在第一平台上的热度值；计算每一个所述第一平台的实体的完全相似关联实体在其第二平台上的热度值；将所述第一平台的实体和其完全相似关联实体的热度值相加，获得所述第一平台的实体的总热度值；利用所述总热度值，对所述第一平台和多个所述第二平台上的实体进行热度降序排序，将排名位于第三预设值范围内的所述第一平台和多个所述第二平台上的实体作为所述基于热度的召回策略的召回结果；当进行所述基于语义相似度召回策略时，利用所述第一平台的实体的完全相似关联实体，将所述第一平台的实体的近似关联物品进行映射，获取所述第一平台的实体在多个所述第二平台上的多个完全关联实体；对所述多个完全关联实体进行相似度降序排序并去重；获取排名位于第四预设值范围内的多个所述第一平台的实体的完全关联实体作为所述基于语义相似度召回策略的召回结果；其中，所述根据所述用户数据，构建多平台用户画像包括：对所述用户数据进行处理，获得处理后的用户数据；对所述处理后的用户数据进行统计分析，生成所述多平台用户画像；实时接收多平台中的所述用户数据，动态更新所述多平台用户画像；其中，所述构建包含时间度量的用户行为评价模型包括：为所述用户对所述实体的不同行为预设不同的权重；根据所述权重计算所述用户对所述实体的第一行为得分；根据所述用户对所述实体的行为的时间顺序，利用衰减模型对所述第一行为得分进行衰减，得到第二行为得分；按照所述平台和所述实体的类型，将所述衰减后的行为得分进行存储；其中，所述衰减模型由式（1）和式（2）表示： （1）， （2），其中，式（1）用于计算衰减系数，式（2）用于计算所述第二行为得分；其中，n为所述用户发生行为的次数，w为衰减系数，t为所述实体在行为序列中的位置，所述行为序列用于表示发生行为的时间顺序，表示所述第一行为得分，表示所述第二行为得分；其中，根据所述用户的反馈结果，输出定制化推荐结果包括：当所述用户对所述推荐结果不满意时，则将所述多模态实体映射召回方法和所述多平台行为融合召回方法所产生的结果展示给用户；根据所述用户选择的数据来源、召回源和排序算法，生成定制化的推荐结果。

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百度查询： 中国科学院空天信息创新研究院 一种基于多平台用户数据的定制化推荐方法及推荐系统