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

Inventor： 王伟帆 ,  程晓程 ,  刘子奇 ,  林宇 ,  申月 ,  张志强

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62 ,  G06Q50/00 ,  G06F40/284 ,  G06F40/30

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。

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

Inventor： 王伟帆 ,  程晓程 ,  刘子奇 ,  林宇 ,  申月 ,  张志强

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62 ,  G06Q50/00 ,  G06F40/284 ,  G06F40/30

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。