CN119444372A 一种基于双塔模型的商品推 荐方法及系统 （武汉深智云影科技有限公司）_第1页
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本发明提供一种基于双塔模型的商品推荐中的商品塔将商品输入数据映射为商品嵌入向本发明根据用户浏览和购买行为数据和商品数2基于双塔模型中的用户塔将所述用户输入数据映射为用户嵌入向量计算所述用户嵌入向量和每一个候选商品的商品嵌入将相似度大于预设相似度阈值的候选商品推荐给用所述用户输入数据包括用户基本信息和用户历史行为数据，所述商;U为用户嵌入向量；;表示用户当前需求，Ja是用户当前需求的嵌入函数，a和p为权重根据所述用户输入数据和所述商品输入数据，基于商品塔中的标量搜根据用户嵌入向量和商品嵌入向量，基于商品塔中向量搜索模块计根据每一个商品相对于用户需求的第一得分和第二得分，计算每一个商品;;3;和v分别为动态更新后的用户嵌入向量和商;;其中，和V分别为动态更新后的用户嵌入向量和候选商品的商品嵌入向量，sim(ue,,P)为和V的余弦相似度，<ua,,V>表示和之间的内积，IIui.m.ll表示向量的范数。在所述知识图谱中搜索与所述目标商品相关联的商品标商品相关联的商品一起推荐给用户。映射模块，用于基于双塔模型中的用户塔将所述用户输入数据映射为用户嵌入向量，过滤模块，用于根据所述用户输入数据、商品输入数据、用户嵌入计算模块，用于计算所述用户嵌入向量和每一个候所述用户输入数据包括用户基本信息和用户历史行为数据，所述商;4;根据所述用户输入数据和所述商品输入数据，基于商品塔中的标量搜根据用户嵌入向量和商品嵌入向量，基于商品塔中向量搜索模块计根据每一个商品相对于用户需求的第一得分和第二得分，计算每一个商品5塔模型中的商品塔将所述商品输入数据映射为计算所述用户嵌入向量和每一个候选商品的商品嵌入将相似度大于预设相似度阈值的候选商品推荐给用67[0016]用户基本信息是明确且结构化的数据，这些数据可以作为筛选推荐内容的基;基于双塔模型中的商品塔将所述商品输入数据映射U=fio(x,)8的商品动态更新用户塔中的嵌入向量，这一调整确[0029]通过将历史行为和即时需求相结合，系统能够为用户推荐更符合当前情境的商的用户塔和商品塔分别将用户输入数据和商品输入数据映射为用户嵌入向量和商品嵌入信息生成的嵌入向量，对商品进行初步过滤。这样，确保推荐的商品符合用户的基本需求;其中，是标量搜索权重矩阵，X,和X分别为用户输入数据和商品输入数9量搜索权重和向量搜索权重根据用户的需求和;;;v分别为动态更新后的用户嵌入向量和候选商品的商品嵌入向量，向量的范数ivl。[0052]可理解的是，通过步骤4计算了每一个候选商品的商品嵌入向量与用户嵌入向量映射模块202，用于基于双塔模型中的用户塔将所述用户输入数据映射为用户嵌计算模块204，用于计算所述用户嵌入向量和每一个候选商品的商品嵌入向量之现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定[0068]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或其他可编程设备上执行的指令提供用

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