(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 202211268172.8 (22)申请日 2022.10.17 (71)申请人 浙江网商银行股份有限公司 地址 310012 浙江省杭州市西湖区古 荡街 道西溪路556号阿里中心D幢9层、 E幢 3-8层 (72)发明人 李晨放　赵云安　邓林　高艳涛　 路思尧　刘爽　李少帅　刘小雷　 (74)专利代理 机构 北京智信禾专利代理有限公 司 11637 专利代理师 张瑞 (51)Int.Cl. G06Q 30/06(2012.01) G06Q 30/02(2012.01) (54)发明名称 对象推荐 模型处理方法以及装置 (57)摘要 本说明书实施例提供对象推荐模型处理方 法以及装置， 其中所述对象推荐模 型处理方法包 括： 获取目标项目中待推荐对象的对象属性数 据， 并确定用户对所述待推荐对象的访问结果， 将所述对象属性数据、 所述用户的用户属性数据 及所述访问结果作为训练数据， 对待训练的对象 推荐模型进行训练， 生成所述对象推荐模型， 获 取所述对象推荐模型对所述训练数据进行处理 生成的数据表征向量， 并根据所述数据表征向量 对所述训练数据进行聚类， 生成对应的聚类结 果， 对所述聚类结果中包含的对象属性数据及用 户属性数据进行组合， 并基于组合结果对所述对 象推荐模型进行 更新。 权利要求书3页 说明书13页 附图4页 CN 115545843 A 2022.12.30 CN 115545843 A 1.一种对象推荐模型处 理方法， 包括： 获取目标项目中待推荐对象的对象属性数据， 并确定用户对所述待推荐对象的访问结 果； 将所述对象属性数据、 所述用户的用户 属性数据及所述访 问结果作为训练数据， 对待 训练的对象推荐模型进行训练， 生成所述对象推荐模型； 获取所述对象推荐模型对所述训练数据进行处理生成的数据表征向量， 并根据 所述数 据表征向量对所述训练数据进行聚类， 生成对应的聚类结果； 对所述聚类结果中包含的对象属性数据及用户属性数据进行组合， 并基于组合结果对 所述对象推荐模型进行 更新。 2.根据权利要求1所述的对象推荐模型处理方法， 所述确定用户对所述待推荐对象的 访问结果， 包括： 确定用户对第 一待推荐对象的第 一访问结果， 以及所述用户对第 二待推荐对象的第 二 访问结果； 相应地， 所述将所述对象属性数据、 所述用户的用户 属性数据及所述访 问结果作为训 练数据， 包括： 若所述第一访 问结果为已访 问， 所述第二访 问结果为未访 问， 则将所述用户的用户 属 性数据、 所述第一待推荐对象的对象属性数据及所述第二待推荐对象的对象属性数据作为 训练样本， 将所述第一访问结果作为正样本标签， 将所述第二访问结果作为负样本标签， 所 述训练样本、 所述 正样本标签及所述负 样本标签共同组成训练数据。 3.根据权利要求1所述的对象推荐模型处理方法， 所述根据所述数据表征向量对所述 训练数据进行聚类， 生成对应的聚类结果， 包括： 根据任意两个训练数据分别对应的数据表征向量， 确定所述任意两个训练数据间的欧 式距离； 根据所述欧式距离对训练数据进行聚类， 生成对应的聚类结果。 4.根据权利要求1所述的对象推荐模型处 理方法， 所述聚类结果中包 含目标聚类簇； 相应地， 所述对所述聚类结果中包 含的对象属性数据及用户属性数据进行组合， 包括： 对所述目标聚类簇中包 含的对象属性数据及用户属性数据进行组合。 5.根据权利要求4所述的对象推荐模型处理方法， 所述目标聚类簇中包含第一用户的 用户属性数据、 第一待推荐对象的对象属性数据、 第二用户的用户属性数据、 第三待推荐对 象的对象属性数据、 所述第一用户对所述第一待推荐对象的第一访问结果及所述第二用户 对所述第三待推荐对象的第三访问结果； 相应地， 所述对所述目标聚类簇中包含的对象属性数据及用户 属性数据进行组合， 包 括： 根据所述第 一访问结果及所述第 三访问结果， 对所述目标聚类簇 中包含的对象属性数 据及用户属性数据进行组合。 6.根据权利要求5所述的对象推荐模型处理方法， 所述根据所述第一访问结果及所述 第三访问结果， 对所述目标聚类簇中包 含的对象属性数据及用户属性数据进行组合， 包括： 在所述第一访问结果及所述第 三访问结果均为已访问的情况下， 对所述第 一用户的用 户属性数据、 所述第一待推荐对 象的对象属性数据、 所述第二待推荐对 象的对象属性数据权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115545843 A 2及所述第三待推荐对象的对象属性数据进行组合； 和/或， 在所述第一访问结果及所述第 三访问结果均为已访问的情况下， 对所述第 二用户的用 户属性数据、 所述第一待推荐对象的对象属性数据及所述第三待推荐对象的对象属性数据 进行组合。 7.根据权利要求6所述的对象推荐模型处理方法， 所述对所述第一用户的用户属性数 据、 所述第一待推荐对 象的对象属性数据、 所述第二待推荐对 象的对象属性数据及所述第 三待推荐对象的对象属性数据进行组合， 包括： 将所述第一用户的用户属性数据及所述第 三待推荐对象的对象属性数据， 输入所述对 象推荐模型进行访问概率预测， 获得所述第一用户对所述第三待推荐对象的第一访问概 率； 根据所述第一访 问概率， 对所述第一用户的用户 属性数据、 所述第一待推荐对象的对 象属性数据、 所述第二待推荐对象的对象属性数据及所述第三待推荐对象的对象属性数据 进行组合。 8.根据权利要求7所述的对象推荐模型处理方法， 所述数据表征向量中包含所述用户 对所述第一待推荐对象的第二访问概率， 以及所述用户对所述第二待推荐对象的第三访问 概率； 相应地， 所述根据 所述第一访问概率， 对所述第 一用户的用户属性数据、 所述第 一待推 荐对象的对象属性数据、 所述第二待推荐对象的对象属性数据及所述第三待推荐对象的对 象属性数据进行组合， 包括： 根据所述第一访 问概率、 所述第二访 问概率及所述第三访 问概率间的大小关系， 对所 述第一用户的用户属 性数据、 所述第一待推荐对 象的对象属性数据、 所述第二待推荐对 象 的对象属性数据及所述第三待推荐对象的对象属性数据进行组合。 9.根据权利要求8所述的对象推荐模型处理方法， 所述根据 所述第一访问概率、 所述第 二访问概率及所述第三访问概率间的大小关系， 对所述第一用户的用户属 性数据、 所述第 一待推荐对象的对象属性数据、 所述第二待推荐对象的对象属性数据及所述第三待推荐对 象的对象属性数据进行组合， 包括： 在所述第二访问概率大于所述第 一访问概率， 且所述第 一访问概率大于所述第 三访问 概率的情况下， 对所述第一用户的用户属性数据、 所述第一待推荐对象 的对象属性数据、 所 述第二待推荐对象的对象属性数据及所述第三待推荐对象的对象属性数据进行组合。 10.根据权利要求8或9所述的对象推荐模型处理方法， 所述基于组合结果对所述对象 推荐模型进行 更新， 包括： 将所述第一用户的用户 属性数据、 所述第一待推荐对象的对象属性数据、 所述第二待 推荐对象的对象属性数据及所述第三待推荐对象的对象属性数据作为训练样本， 将所述第 一访问概率、 所述第二访问概率及所述第三访问概率作为标签， 对所述对 象推荐模型进行 更新。 11.一种对象推荐模型处 理装置， 包括： 获取模块， 被配置为获取目标项目中待推荐对象的对象属性数据， 并确定用户对所述 待推荐对象的访问结果； 输入模块， 被配置为将所述对象属性数据、 所述用户的用户 属性数据及所述访 问结果权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115545843 A 3