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公开(公告)号：CN113408706A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110747531.7
申请日：2021-07-01
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种训练用户兴趣挖掘模型、用户兴趣挖掘的方法和装置，方法包括：获取多个样本用户构成的关系网络图，关系网络图中具有社交关系的两个样本用户之间具有连接边；根据用户的行为日志特征，确定其初始用户表征向量；将多个样本用户分别对应的初始用户表征向量和关系网络图输入所述图神经网络，得到目标用户的融合用户表征向量；将多个样本用户分别对应的融合用户表征向量输入兴趣分布预测网络，得到各样本用户分别对应的兴趣分布参数；调整网络参数，使得兴趣分布参数所表征的预测兴趣分布与已知的用户兴趣先验分布之间的分布差异减小。对于不活跃的用户，也能有效挖掘用户兴趣。
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公开(公告)号：CN113408706B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202110747531.7
申请日：2021-07-01
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种训练用户兴趣挖掘模型、用户兴趣挖掘的方法和装置，方法包括：获取多个样本用户构成的关系网络图，关系网络图中具有社交关系的两个样本用户之间具有连接边；根据用户的行为日志特征，确定其初始用户表征向量；将多个样本用户分别对应的初始用户表征向量和关系网络图输入所述图神经网络，得到目标用户的融合用户表征向量；将多个样本用户分别对应的融合用户表征向量输入兴趣分布预测网络，得到各样本用户分别对应的兴趣分布参数；调整网络参数，使得兴趣分布参数所表征的预测兴趣分布与已知的用户兴趣先验分布之间的分布差异减小。对于不活跃的用户，也能有效挖掘用户兴趣。
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公开(公告)号：CN111737584B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010762440.6
申请日：2020-07-31
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06Q30/06 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本说明书实施例提供一种行为预测系统的更新方法，其中行为预测系统包括多个推荐领域各自对应的对象表征模型、领域用户表征模型和行为预测模型，还包括通用用户表征模型和领域判别模型。该方法包括：首先，获取与该多个推荐领域对应的多个训练样本，其中各个训练样本包括推荐对象的对象特征、用户的用户特征，以及指示该用户是否对该第一推荐对象做出特定行为的样本标签；接着，利用行为预测系统对多个训练样本进行处理，从而得到对应的多个行为预测损失和多个领域判别损失，进而确定综合损失，该综合损失与该多个行为预测损失分别正相关，且与该多个领域判别损失分别负相关；然后，利用综合训练损失，调整该行为预测系统中各个模型的模型参数。
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公开(公告)号：CN111737584A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010762440.6
申请日：2020-07-31
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06Q30/06 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本说明书实施例提供一种行为预测系统的更新方法，其中行为预测系统包括多个推荐领域各自对应的对象表征模型、领域用户表征模型和行为预测模型，还包括通用用户表征模型和领域判别模型。该方法包括：首先，获取与该多个推荐领域对应的多个训练样本，其中各个训练样本包括推荐对象的对象特征、用户的用户特征，以及指示该用户是否对该第一推荐对象做出特定行为的样本标签；接着，利用行为预测系统对多个训练样本进行处理，从而得到对应的多个行为预测损失和多个领域判别损失，进而确定综合损失，该综合损失与该多个行为预测损失分别正相关，且与该多个领域判别损失分别负相关；然后，利用综合训练损失，调整该行为预测系统中各个模型的模型参数。
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