(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111681999.7 (22)申请日 2021.12.31 (71)申请人 北京达佳互联信息技 术有限公司 地址 100085 北京市海淀区上地西路6号1 幢1层101D1-7 (72)发明人 王盛玉　方美玲　 (74)专利代理 机构 广州三环 专利商标代理有限 公司 44202 专利代理师 贾允 (51)Int.Cl. G06F 16/9535(2019.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 推荐对象确定方法、 装置、 电子设备及存储 介质 (57)摘要 本公开关于一种推荐对象确定方法、 装置、 电子设备及存储介质， 该方法包括： 响应于目标 用户账户的对象推荐请求， 获取目标用户账户的 属性信息、 当前场景信息和历史交互信息序列； 将当前场景信息分别与属性信息和所述历史交 互信息序列进行融合， 得到第一融合特征和第二 融合特征； 根据第一融合特征和所述第二融合特 征， 确定各候选推荐对象对应的相似程度； 根据 各候选推荐对象对应的相似程度确定目标候选 推荐对象。 本公开无需基于当前场景单独训练的 召回模型也能准确召回， 进而无需针对不同的场 景单独训练各场景对应的召回模 型， 提高了召回 效率， 进而提高了 推荐对象的确定效率。 权利要求书2页 说明书16页 附图5页 CN 114528474 A 2022.05.24 CN 114528474 A 1.一种推荐对象确定方法， 其特 征在于， 包括： 响应于目标用户账户的对象推荐请求， 获取所述目标用户账户的属性信息、 当前场景 信息和历史 交互信息序列； 将所述当前场景信 息分别与 所述属性信 息和所述历史交互信 息序列进行融合， 得到第 一融合特 征和第二融合特 征； 根据所述第一融合特 征和所述第二融合特 征， 确定各候选推荐对象对应的相似程度； 根据各所述候选推荐对象对应的相似程度， 确定所述对象推荐请求对应的目标候选推 荐对象。 2.根据权利要求1所述的推荐对象确定方法， 其特征在于， 所述根据所述第 一融合特征 和所述第二融合特 征， 确定各候选推荐对象对应的相似程度， 包括： 根据所述第一融合特征和所述第二融合特征， 确定所述目标用户账户的第一特征表 示； 根据各所述候选推荐对象的推荐对象信息， 确定各所述候选推荐对象的第二特征表 示； 确定所述第 一特征表示与 各所述候选推荐对象的第 二特征表示之间的相似程度， 得到 各所述候选推荐对象对应的相似程度。 3.根据权利要求2所述的推荐对象确定方法， 其特征在于， 所述将所述当前场景信 息分 别与所述属性信息和所述历史交互信息序列进行融合， 得到第一融合特征和第二融合特 征， 包括： 将所述当前场景信 息、 所述属性信 息和所述历史交互信 息序列输入至推荐对象确定模 型的第一特征表示网络， 通过所述第一特征表示网络的编码网络分别对所述当前场景信 息、 所述属性信息和所述历史交互信息序列进行编 码处理， 得到 当前场景编 码、 属性编 码和 历史交互编码序列； 将所述当前场景编码和所述属性编码输入至所述第一特征表示网络的第一特征融合 网络， 通过所述第一特征融合网络分别对所述当前场景编码和所述属性编码进行特征提 取， 并根据所述特 征提取得到的特 征的乘积确定所述第一融合特 征； 将所述当前场景编码和所述历史交互编码序列输入至所述第一特征表示网络的第二 特征融合网络， 通过所述第二特征融合网络分别对所述当前场景编 码和所述历史交互编码 序列进行 特征提取， 并根据所述特 征提取得到的特 征的乘积确定所述第二融合特 征。 4.根据权利要求3所述的推荐对象确定方法， 其特征在于， 所述第 一特征融合网络包括 级联的多个第一特征 交叉单元， 所述通过所述第二特征融合网络分别对所述当前场景编码 和所述历史交互编 码序列进行特征提取， 并根据所述特征提取得到的特征的乘积确定所述 第二融合特 征， 包括： 将所述当前场景编码和所述属性编码输入第 一级第一特征交叉单元， 通过所述第 一级 第一特征 交叉单元分别对所述当前场景编 码和所述属性编 码进行特征提取， 并将所述特征 提取得到的特 征的乘积作为所述第一级第一特 征交叉单元的输出 特征； 对于剩余第 一特征交叉单元中的当前级第 一特征交叉单元， 将前一级第 一特征交叉单 元的输出特征和所述当前场景编码输入至所述当前级第一特征 交叉单元， 通过所述当前级 第一特征 交叉单元分别对所述输出特征和所述当前场景编 码进行特征提取， 并将所述特征权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114528474 A 2提取得到的特 征的乘积作为所述当前级第一特 征交叉单元的输出 特征； 将所述级联的多个第 一特征交叉单元中最后 一级第一特征交叉单元的输出特征， 确定 为所述第一融合特 征。 5.根据权利要求3所述的推荐对象确定方法， 其特征在于， 所述第 二特征融合网络包括 第二特征 交叉单元和 第一自注意力网络； 所述通过所述第二特征融合网络 分别对所述当前 场景编码和所述历史交互编 码序列进 行特征提取， 并根据所述特征提取得到的特征的乘积 确定所述第二融合特 征， 包括： 对于所述历史交互编码序列中的每个历史交互编码， 将所述历史交互编码和所述当前 场景编码输入至所述第二特征 交叉单元， 通过所述第二特征交叉单元分别对所述历史交互 编码和所述当前场景编 码进行特征提取， 并将所述特征提取得到的特征的乘积作为所述历 史交互编码对应的融合特 征， 得到所述历史 交互编码序列对应的融合特 征序列； 将所述融合特征序列输入至所述第 一自注意力网络， 基于自注意力 机制确定所述融合 特征序列中各融合特 征对应的权 重； 对各所述融合特 征和对应的权 重进行加权求和， 得到所述第二融合特 征。 6.根据权利要求3～5中任一项所述的推荐对象确定方法， 其特征在于， 所述根据所述 第一融合特 征和所述第二融合特 征， 确定所述目标用户账户的第一特 征表示， 包括： 将所述当前场景编码输入至所述第 一特征表示网络的场景特征提取网络， 得到当前场 景特征； 拼接所述第一融合特征、 所述第二融合特征和所述当前场景特征， 得到所述目标用户 账户的第一特 征表示。 7.一种推荐对象确定装置， 其特 征在于， 包括： 第一获取单元， 被配置为执行响应于目标用户账户的对象推荐请求， 获取所述目标用 户账户的属性信息、 当前场景信息和历史 交互信息序列； 融合单元， 被配置为执行将所述当前场景信 息分别与 所述属性信 息和所述历史交互信 息序列进行融合， 得到第一融合特 征和第二融合特 征； 相似程度确定单元， 被配置为执行根据所述第一融合特征和所述第二融合特征， 确定 各候选推荐对象对应的相似程度； 目标推荐对象确定单元， 被配置为执行根据各所述候选推荐对象对应的相似程度， 确 定所述对象推荐请求对应的目标候选推荐对象。 8.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 处理器； 用于存储所述处 理器可执行指令的存 储器； 其中， 所述处理器被配置为执行所述指令， 以实现如权利要求1至6中任一项所述的推 荐对象确定方法。 9.一种计算机可读存储介质， 当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理 器执行时， 使得电子设备能够执 行如权利要求1至 6中任一项所述的推荐对象确定方法。 10.一种计算机程序产品， 包括计算机程序/指令， 其特征在于， 所述计算机程序/指令 被处理器执行时实现权利要求1至 6中任一项所述的推荐对象确定方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114528474 A 3