(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 202211138735.1 (22)申请日 2022.09.19 (71)申请人 深圳市第五空间 网络科技有限公司 地址 518000 广东省深圳市福田区梅林路 63号梅林万科中心一层A区 (72)发明人 吴远津　陈佳木　 (74)专利代理 机构 深圳市精英专利事务所 44242 专利代理师 谭穗平 (51)Int.Cl. G06F 16/9535(2019.01) G06F 16/9536(2019.01) G06F 16/9538(2019.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种个性化帖子推荐方法、 装置、 计算机设 备及存储介质 (57)摘要 本发明公开了一种个性化帖子推荐 方法、 装 置、 计算机设备及存储介质。 该方法包括： 采集用 户与帖子的历史交互数据并计算各个用户对各 个帖子的实际评分； 根据各个用户对 各个帖子的 实际评分进行用户相似度计算， 得到每一用户对 应的用户集群； 基于每一用户对应的用户集群， 计算该用户集群对应的所有帖子之间的相似度， 并按相似度高至低排序得到该用户的帖子推荐 列表。 本发 明通过群体行为找到与任一个用户相 似的用户集群， 并采用该用户集群中的相似性为 用户做决策和推荐； 有效的过滤了大量帖子， 具 有提高计算效率、 增强推荐效果和提高用户转化 率的优点。 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 CN 115374367 A 2022.11.22 CN 115374367 A 1.一种个性 化帖子推荐方法， 其特 征在于， 包括： 采集用户与帖子的历史 交互数据并计算各个用户对各个帖子的实际评分； 根据各个用户对各个帖子的实际评分进行用户相似度计算， 得到每一用户对应的用户 集群； 基于每一用户对应的用户集群， 计算该用户集群对应的所有帖子之间的相似度， 并按 相似度高至低排序得到该用户的帖子推荐列表。 2.根据权利要求1所述的个性化 帖子推荐方法， 其特征在于， 所述采集用户与帖子的历 史交互数据并计算各个用户对各个帖子的实际评分， 包括： 采集各个用户的用户特 征和与用户交 互的帖子的帖子特 征； 对所述用户特 征和帖子特 征进行异常检测、 缺失填充以及数据转换处 理； 将处理后的所述用户特征和帖子特征输入深度协同过滤模型进行预测， 输出各个用户 对各个帖子的实际评分。 3.根据权利要求2所述的个性化 帖子推荐方法， 其特征在于， 所述将处理后的所述用户 特征和帖子特征输入深度协同过滤模型进行预测， 输出各个用户对各个帖子的实际评分， 包括： 按如下公式标准 化各个用户对各个帖子的现有评分： 其中， θij表示用户j对帖子i的现有评 分， 表示θij的标准化评 分， min表示所有用户对 帖子i的最低评分， max表示所有用户对该帖子i的最高评分。 4.根据权利要求3所述的个性化 帖子推荐方法， 其特征在于， 所述将处理后的所述用户 特征和帖子特征输入深度协同过滤模型进行预测， 输出各个用户对各个帖子的实际评分， 还包括： 按如下公式计算并输出 各个用户对各个帖子的预测评分： 其中， 表示评分标准化后的用户j对帖子i的预测评分， 表示所有用户组成的向 量， 表示所有帖子组成的向量， P和Q分别表示用户和帖子的隐特征矩阵， PT和QT分别表示 用户和帖子的隐特 征转矩矩阵； Θf表示多层神经网络f的模型参数； 按如下公式对每一个帖子的预测评分进行去标准 化： θtrue＝(max‑min)*θpred+min； 其中， θpred为经过标准化后用户对帖子预测评分， θtrue表示去标准化后的帖子的实际评 分。 5.根据权利要求1所述的个性化 帖子推荐方法， 其特征在于， 所述根据 各个用户对各个 帖子的评分进行用户相似度计算， 得到每一用户对应的用户集群， 包括： 按如下公式计算并得到各个用户之间的相似度：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115374367 A 2其中， xik表示用户i对帖子k的实际评分， xjk表示用户j对帖子k的实际评分； 针对每一用户， 筛选与该用户的相似度达到预设阈值的所有用户作为该用户对应的用 户集群。 6.根据权利要求1所述的个性化 帖子推荐方法， 其特征在于， 所述基于每一用户对应的 用户集群， 计算该用户集群对应的所有帖子之间的相似度， 并按相似度高至低排序得到该 用户的帖子推荐列表， 包括： 将该用户集群对应的所有帖子之间成对输入基于自注意力机制的深层结构化语义模 型进行余弦相似度计算， 输出每对帖子之间的相似度值； 按相似度值高至低排序得到该用户的帖子推荐列表。 7.根据权利要求6所述的个性化 帖子推荐方法， 其特征在于， 所述将该用户集群对应的 所有帖子之 间成对输入基于自注意力机制的深层结构化语义模型进行余弦相似度计算， 输 出每对帖子之间的相似度值， 包括： 将所有帖子之间成对输入所述基于自注意力机制的深层结构化语义模型中的输入层 进行字向量 转换， 得到对应 每对帖子的两个三维矩阵； 针对每对帖子， 将其两个三维矩阵输入所述基于自注意力 机制的深层结构化语义模型 中的表示层依次进 行编码处理、 自注 意力机制学习处理、 正则化处理、 全连接处理以及解码 处理， 输出包 含两个帖子中每 个句子的最终特 征向量表示的两个三维矩阵； 针对每对帖子， 将所述表示层输出的两个三维矩阵输入所述基于自注意力 机制的深层 结构化语义模型中的匹配层进行计算并得到 两个帖子之间的相似度值。 8.一种个性 化帖子推荐装置， 其特 征在于， 包括： 评分单元， 用于采集用户与帖子的历史交互数据并计算各个用户对各个帖子的实际评 分； 第一计算单元， 用于根据各个用户对各个帖子的实 际评分进行用户相似度计算， 得到 每一用户对应的用户集群； 第二计算单元， 用于基于每一用户对应的用户集群， 计算该用户集群对应的所有帖子 之间的相似度， 并按相似度高至低排序得到该用户的帖子推荐列表。 9.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上 运行的计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7 中任一项所述的个性 化帖子推荐方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程 序， 所述计算机程序当被处理器执行时使 所述处理器执行如权利要求 1至7任一项 所述的个 性化帖子推荐方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115374367 A 3