(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 202211140825.4 (22)申请日 2022.09.20 (71)申请人 支付宝 （杭州） 信息技 术有限公司 地址 310000 浙江省杭州市西湖区西溪路 556号8层B段801-1 1 (72)发明人 曹佳炯　丁菁汀　 (74)专利代理 机构 北京国昊天诚知识产权代理 有限公司 1 1315 专利代理师 付先智 (51)Int.Cl. G06Q 30/06(2012.01) G06F 16/9535(2019.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/40(2022.01) G06V 10/56(2022.01)G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 跨域推荐处 理方法及装置 (57)摘要 本说明书实施例提供了跨域推荐处理方法 及装置， 其中， 一种跨域推荐处理方法包括： 对虚 拟世界内用户的虚拟形象的虚拟服饰的服饰数 据进行特征编码， 获得虚拟服饰特征； 针对所述 虚拟服饰特征进行从所述虚拟世界向真实世界 的特征映射， 获得所述用户的真实服饰特征； 基 于所述真实服饰特征和用户连接关系网确定所 述用户的服饰推荐特征； 根据所述服饰推荐特征 向所述用户进行服饰 推荐处理。 权利要求书3页 说明书12页 附图4页 CN 115393022 A 2022.11.25 CN 115393022 A 1.一种跨 域推荐处 理方法， 包括： 对虚拟世界内用户的虚拟形象的虚拟服饰的服饰数据进行特征编码， 获得虚拟服饰特 征； 针对所述虚拟服饰特征进行从所述虚拟世界向真实世界的特征映射， 获得所述用户的 真实服饰特 征； 基于所述真实服饰特 征和用户连接关系网确定所述用户的服饰 推荐特征； 根据所述 服饰推荐特征向所述用户进行服饰 推荐处理。 2.根据权利要求1所述的跨域推荐处理方法， 所述对虚拟世界内用户的虚拟形象的虚 拟服饰的服饰数据进行 特征编码， 获得虚拟服饰特 征， 包括： 将所述服饰数据输入虚拟编码网络进行 特征编码， 获得 所述虚拟服饰特 征。 3.根据权利要求2所述的跨 域推荐处 理方法， 所述虚拟编码网络， 采用如下 方式训练： 将虚拟世界中的服饰数据样本输入待训练的虚拟数据重建模型中的编码网络进行特 征编码， 获得 所述服饰数据样本的样本服饰特 征； 将所述样本服饰特征输入所述虚拟数据重建模型中的解码网络进行数据解码， 获得所 述样本服饰特 征的样本 重建数据； 计算所述样本重建数据与 所述服饰数据样本的训练损失， 并基于所述训练损失对所述 虚拟数据重 建模型进 行参数调整， 并将训练后的虚拟数据重建模型中的编 码网络为所述虚 拟编码网络 。 4.根据权利要求1所述的跨域推荐处理方法， 所述针对所述虚拟服饰特征进行从所述 虚拟世界向真实世界的特 征映射， 获得 所述用户的真实服饰特 征， 包括： 将所述虚拟服饰特 征输入跨 域映射模型进行跨 域映射， 获得 所述真实服饰特 征。 5.根据权利要求 4所述的跨 域推荐处 理方法， 所述 跨域映射模型， 采用如下 方式训练： 将进行真实特征标注的虚拟特征样本输入待训练 的跨域映射模型进行跨域映射， 获得 映射真实特 征； 计算所述映射真实特 征与所述真实特 征标注的真实特 征的回归损失； 基于所述回归损失对所述待训练的跨 域映射模型进行参数调整。 6.根据权利要求5所述的跨 域推荐处 理方法， 所述真实特 征， 采用如下 方式确定： 对真实世界内用户真实形象的真实服饰的服饰数据进行特征编码， 获得所述真实特 征； 其中， 所述对真实世界内用户真实形象的真实服饰的服饰数据进行特征编码， 获得所 述真实特 征， 包括： 将所述真实服饰的服饰数据输入真实编码网络进行 特征编码， 获得 所述真实特 征。 7.根据权利要求5所述的跨 域推荐处 理方法， 所述真实特 征标注， 包括： 计算真实特 征与虚拟特 征样本的相关性； 将所述相关性高于预设阈值的真实特征和虚拟特征样本作为一组数据进行真实特征 标注。 8.根据权利要求6所述的跨 域推荐处 理方法， 所述真实编码网络， 采用如下 方式训练： 将真实世界中的服饰数据样本输入待训练的真实数据重建模型中的编码网络进行特 征编码， 获得 所述服饰数据样本的样本服饰特 征；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115393022 A 2将所述样本服饰特征输入所述真实数据重建模型中的解码网络进行数据解码， 获得所 述样本服饰特 征的样本 重建数据； 计算所述样本重建数据与 所述服饰数据样本的训练损失， 并基于所述训练损失对所述 真实数据重 建模型进 行参数调整， 将训练后的真实数据重 建模型中的编码网络作为所述真 实编码网络 。 9.根据权利要求1所述的跨域推荐处理方法， 所述基于所述真实服饰特征和用户连接 关系网确定所述用户的服饰 推荐特征， 包括： 将所述真实服饰特 征输入图模型进行 特征确定， 获得 所述服饰推荐特征； 所述图模型， 包括所述用户连接关系网。 10.根据权利要求9所述的跨 域推荐处 理方法， 所述图模型， 采用如下 方式确定： 确定各真实特征样本的相关真实特征样本， 建立所述各真实特征样本与对应的相关真 实特征样本的连接关系， 获得 所述用户连接关系网； 对所述用户连接关系网中具有连接关系的两个真实特 征样本进行降维处 理； 将所述两个真实特征样本的相似度高于其他降维结果的的相似度的降维结果作为所 述两个真实特 征样本中各自的服饰 推荐特征。 11.根据权利要求10所述的跨 域推荐处 理方法， 所述特 征确定， 包括： 若所述真实服饰特征与所述用户连接关系网中的已有节点对应， 则读取所述已有节点 对应的服饰 推荐特征并输出； 若所述真实服饰特征未与 所述用户连接关系网中的已有节点对应， 则基于所述真实服 饰特征对所述用户连接 关系网进 行更新训练， 读取训练后的用户连接 关系网中所述真实服 务特征对应的已有节点对应的服饰 推荐特征并输出。 12.根据权利要求9所述的跨域推荐处理方法， 所述将所述真实服饰特征输入图模型进 行特征确定， 获得 所述服饰推荐特征操作执 行之前， 还 包括： 若所述真实服饰特 征的特征个数为至少两个， 则计算所述真实服饰特 征的平均特 征； 相应的， 所述将所述真实服饰特征输入图模型进行特征确定， 获得所述服饰推荐特征， 包括： 将所述平均特 征输入图模型进行 特征确定， 获得 所述服务推荐特 征。 13.根据权利要求1所述的跨域推荐处理方法， 所述根据 所述服饰推荐特征向所述用户 进行服饰 推荐处理， 包括： 计算所述 服饰推荐特征与衣物数据库中各衣物特 征的相关性； 筛选出相关性高于推荐阈值的目标衣物作为所述用户的推荐衣物并向所述用户进行 推荐。 14.一种跨 域推荐处 理装置， 包括： 特征编码模块， 被配置为对虚拟世界内用户的虚拟形 象的虚拟服饰的服饰数据进行特 征编码， 获得虚拟服饰特 征； 特征映射模块， 被配置为针对所述虚拟服饰特征进行从所述虚拟世界向真实世界的特 征映射， 获得 所述用户的真实服饰特 征； 服饰推荐特征确定模块， 被配置为基于所述真实服饰特征和用户连接关系网确定所述 用户的服饰 推荐特征；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115393022 A 3