对象推送方法、产品推送方法、计算机终端及存储介质与流程

技术特征：
1.一种对象推送方法，其特征在于，包括：获取目标交互图和目标知识图谱，其中，所述目标交互图用于表征目标用户与至少一个待推送对象进行交互后产生的交互关系信息，所述目标知识图谱用于表征所述至少一个待推送对象和至少一个对象属性之间的关联关系信息；对所述目标交互图和所述目标知识图谱进行解耦表征处理，得到所述目标用户的第一解耦表征和所述至少一个待推送对象的第二解耦表征；基于所述第一解耦表征和至少一个第二解耦表征，确定所述至少一个待推送对象中的目标推送对象；向所述目标用户推送所述目标推送对象。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述目标交互图和所述目标知识图谱进行解耦表征处理，得到所述目标用户的第一解耦表征和所述至少一个待推送对象的第二解耦表征包括：利用图神经网络对所述目标交互图进行解耦表征处理，得到所述第一解耦表征和所述至少一个待推送对象的第三解耦表征；利用多关系图神经网络对所述目标知识图谱进行解耦表征处理，得到所述至少一个待推送对象的第四解耦表征；获取所述第三解耦表征和所述第四解耦表征之和，得到所述第二解耦表征。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取训练样本，其中，所述训练样本包括：交互图样本和知识图谱样本，所述交互图样本用于表征第一实体对交互界面上展示的至少一个第二实体进行交互操作后产生的交互关系信息，所述目标知识图谱用于表征所述至少一个第二实体和至少一个实体属性之间的关联关系信息；利用所述图神经网络对所述交互图样本进行解耦表征处理，得到所述第一实体的隐式解耦表征和所述至少一个第二实体的隐式解耦表征；利用所述多关系图神经网络对所述知识图谱样本进行解耦表征处理，得到所述至少一个第二实体的显式解耦表征和所述至少一个实体属性的显式解耦表征；基于所述第一实体的隐式解耦表征、所述至少一个第二实体的隐式解耦表征、所述至少一个第二实体的显式解耦表征和所述至少一个实体属性的显式解耦表征，构建目标损失函数；基于所述目标损失函数对所述图神经网络的网络参数和所述多关系图神经网络的网络参数进行调整。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述第一实体的隐式解耦表征、所述至少一个第二实体的隐式解耦表征、所述至少一个第二实体的显式解耦表征和所述至少一个实体属性的显式解耦表征，构建目标损失函数包括：基于所述至少一个第二实体的隐式解耦表征和所述至少一个第二实体的显式解耦表征构建解耦表征之间的互信息，并基于所述互信息构建第一损失函数；基于所述至少一个第二实体的显式解耦表征和所述至少一个实体属性的显式解耦表征预测所述至少一个第二实体和所述至少一个实体属性之间的关联关系，并基于预测结果构建第二损失函数；
基于所述第一实体的隐式解耦表征、所述至少一个第二实体的隐式解耦表征和所述至少一个第二实体的显式解耦表征确定所述第一实体和所述至少一个第二实体之间的样本匹配分值，并基于所述匹配分值构建第三损失函数；对所述第一损失函数、所述第二损失函数、所述第三损失函数、所述图神经网络的网络参数和所述多关系图神经网络的网络参数进行加权和处理，得到所述目标损失函数。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述至少一个第二实体的隐式解耦表征和所述至少一个第二实体的显式解耦表征构建解耦表征之间的互信息，并基于所述互信息构建第一损失函数包括：基于所述至少一个第二实体的隐式解耦表征和所述至少一个第二实体的显式解耦表征，利用互信息估计器得到多个解耦方面的互信息；对所述多个解耦方面的互信息进行累加，得到最大互信息；基于所述最大互信息构建所述第一损失函数。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述第一实体的隐式解耦表征、所述至少一个第二实体的隐式解耦表征和所述至少一个第二实体的显式解耦表征确定所述第一实体和所述至少一个第二实体之间的样本匹配分值包括：获取每个第二实体的隐式解耦表征和所述每个第二实体的显式解耦表征之和，得到所述每个第二实体的目标解耦表征；获取所述第一实体的隐式解耦表征和所述每个第二实体的目标解耦表征的内积，得到所述样本匹配分值。7.根据权利要求1至6中任意一项所述的方法，其特征在于，基于所述第一解耦表征和至少一个第二解耦表征，确定所述至少一个待推送对象中的目标推送对象包括：获取所述第一解耦表征和每个第二解耦表征的内积，得到每个待推送对象对应的对象匹配分值；基于所述至少一个待推送对象对应的对象匹配分值，确定所述目标推送对象。8.一种对象推送方法，其特征在于，包括：云服务器接收客户端发生的对象推送请求，其中，所述对象推送请求包括：目标用户和至少一个待推送对象；所述云服务器获取目标交互图和目标知识图谱，其中，所述目标交互图用于表征所述目标用户与所述至少一个待推送对象进行交互后产生的交互关系信息，所述目标知识图谱用于表征所述至少一个待推送对象和至少一个对象属性之间的关联关系信息；所述云服务器对所述目标交互图和所述目标知识图谱进行解耦表征处理，得到所述目标用户的第一解耦表征和所述至少一个待推送对象的第二解耦表征；所述云服务器基于所述第一解耦表征和至少一个第二解耦表征，确定所述至少一个待推送对象中的目标推送对象；所述云服务器向所述目标用户推送所述目标推送对象。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述云服务器对所述目标交互图和所述目标知识图谱进行解耦表征处理，得到所述目标用户的第一解耦表征和所述至少一个待推送对象的第二解耦表征包括：所述云服务器利用图神经网络对所述目标交互图进行解耦表征处理，得到所述第一解
耦表征和所述至少一个待推送对象的第三解耦表征；所述云服务器利用多关系图神经网络对所述目标知识图谱进行解耦表征处理，得到所述至少一个待推送对象的第四解耦表征；所述云服务器获取所述第三解耦表征和所述第四解耦表征之和，得到所述第二解耦表征。10.根据权利要求8或9所述的方法，其特征在于，在所述云服务器向所述目标用户推送所述目标推送对象之前，所述方法还包括：所述云服务器输出所述目标推送对象至所述客户端；所述云服务器接收所述客户端发送的反馈信息，其中，所述反馈信息用于表征确认推送所述目标推送对象，或，新的推送对象；所述云服务器向所述目标用户推送所述目标推送对象，或，所述新的推送对象。11.一种产品推送方法，其特征在于，包括：获取目标交互图和目标知识图谱，其中，所述目标交互图用于表征目标用户与至少一个待推送产品进行交互操作后产生的交互关系信息，所述目标知识图谱用于表征所述至少一个待推送产品和至少一个产品属性之间的关联关系信息；对所述目标交互图和所述目标知识图谱进行解耦表征处理，得到所述目标用户的第一解耦表征和所述至少一个待推送产品的第二解耦表征；基于所述第一解耦表征和至少一个第二解耦表征，确定所述至少一个待推送产品中的目标推送产品；向所述目标用户推送所述目标推送产品。12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，对所述目标交互图和所述目标知识图谱进行解耦表征处理，得到所述目标用户的第一解耦表征和所述至少一个待推送产品的第二解耦表征包括：利用图神经网络对所述目标交互图进行解耦表征处理，得到所述第一解耦表征和所述至少一个待推送产品的第三解耦表征；利用多关系图神经网络对所述目标知识图谱进行解耦表征处理，得到所述至少一个待推送产品的第四解耦表征；获取所述第三解耦表征和所述第四解耦表征之和，得到所述第二解耦表征。13.一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包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1至10中任意一项所述的对象推送方法，或，权利要求11至12中任意一项所述的产品推送方法。14.一种计算机终端，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述处理器用于运行所述存储器中存储的程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至10中任意一项所述的对象推送方法，或，权利要求11至12中任意一项所述的产品推送方法。

技术总结
本申请公开了一种对象推送方法、产品推送方法、计算机终端及存储介质。其中，该方法包括：获取目标交互图和目标知识图谱，其中，目标交互图用于表征目标用户与至少一个待推送对象进行交互后产生的交互关系信息，目标知识图谱用于表征至少一个待推送对象和至少一个对象属性之间的关联关系信息；对目标交互图和目标知识图谱进行解耦表征处理，得到目标用户的第一解耦表征和至少一个待推送对象的第二解耦表征；基于第一解耦表征和至少一个第二解耦表征，确定至少一个待推送对象中的目标推送对象；向目标用户推送目标推送对象。本申请解决了相关技术中学习到的解耦表征缺乏明确的含义或解释，导致推送准确度降低的技术问题。导致推送准确度降低的技术问题。导致推送准确度降低的技术问题。


技术研发人员：赵鑫 牟善磊 李雅亮 李思晴 文继荣
受保护的技术使用者：阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司
技术研发日：2021.11.02
技术公布日：2021/11/30