CN116308640A

CN116308640A - 一种推荐方法及相关装置

Info

Publication number: CN116308640A
Application number: CN202310189788.4A
Authority: CN
Inventors: 徐晨; 王刚; 徐君; 董振华
Original assignee: Huawei Technologies Co Ltd; Renmin University of China
Current assignee: Huawei Technologies Co Ltd; Renmin University of China
Priority date: 2023-02-21
Filing date: 2023-02-21
Publication date: 2023-06-23

Abstract

一种推荐方法，可以应用于人工智能领域，包括：获取第一特征表示、第二特征表示以及目标信息；第一特征表示和第二特征表示分别对应于用户和物品的属性信息，第一物品为目标供应商提供的物品，目标信息与目标供应商历史上的物品曝光数量有关；根据第一特征表示以及第二特征表示，得到第一推荐分数；根据目标信息，更新推荐分数，得到更新后的第一推荐分数；更新后的第一推荐分数与目标供应商的物品曝光数量负相关；第一推荐分数用于向第一用户进行物品推荐。本申请通过表示供应商的物品曝光数量的信息(目标信息)来调整推荐分数，在每次推荐之后更新目标信息用于下一次推荐过程使用，在考虑供应商的公平性的情况下，实现了在线推荐。

Description

一种推荐方法及相关装置

技术领域

本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种推荐方法及相关装置。

背景技术

人工智能(artificialintelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。

出于社会和经济方面的考虑，公平性问题在推荐系统中变得不可忽视。在多利益相关者推荐系统中，有几个不同的参与者，包括用户、物品、供应商等。供应商在市场中往往占据了非常重要的角色，如何保证供应商的公平性是推荐系统迫切需要解决的问题。

在推荐系统供应商公平性问题中一般考虑两种公平的角度：比例公平性(proportion fairness，PF)，PF提出基于平等(equity)的概念，即认为不同的供应商天然处于不公平的地位，需要根据现有的资源来公平地分配资源给不同的供应商。直观上，如果一个供应商的效用增加百分比不超过另一个供应商减少的百分比，PF倾向于认为该资源分配是公平分配的。

如何设计一个在线的，并且效率较高的供应商公平性算法仍然是一个需要解决的问题。

发明内容

本申请提供了一种推荐方法，可以在考虑供应商的公平性的情况下，实现了在线推荐。

第一方面，本申请提供了一种推荐方法，所述方法包括：获取第一特征表示、第二特征表示以及目标信息；其中，所述第一特征表示对应于第一用户的属性信息，所述第二特征表示对应于第一物品的属性信息，所述第一物品为目标供应商提供的物品，所述目标信息与所述目标供应商历史上的物品曝光数量有关；根据所述第一特征表示以及所述第二特征表示，通过推荐模型，得到向所述第一用户进行所述第一物品的推荐的第一推荐分数；根据所述目标信息，更新所述推荐分数，得到更新后的第一推荐分数；其中，所述更新后的第一推荐分数与所述目标供应商的物品曝光数量负相关；根据所述第一推荐分数，向所述第一用户进行物品推荐。

通过部署一个用于表示供应商的物品曝光数量的信息(目标信息)来调整推荐模型得到的推荐分数，并在每次推荐之后更新目标信息用于下一次推荐过程使用，在考虑供应商的公平性的情况下，实现了在线推荐。

在一种可能的实现中，所述方法还包括：根据所述物品推荐的推荐结果，通过动量梯度法，更新所述目标信息，得到更新后的目标信息；所述目标信息与所述目标供应商的物品曝光数量有关；获取第三特征表示和第四特征表示；其中，所述第三特征表示对应于第二用户的属性信息，所述第四特征表示对应于第二物品的属性信息；所述第二物品对应于所述目标供应商；根据所述第三特征表示以及所述第四特征表示，通过推荐模型，得到向所述第二用户进行所述第二物品的推荐的第二推荐分数；根据所述更新后的目标信息，更新所述第二推荐分数，得到更新后的第二推荐分数；其中，所述更新后的第二推荐分数与所述目标供应商的物品曝光数量负相关；根据所述第二推荐分数，对所述第二用户进行物品推荐。动量梯度法是一个在线算法，能较好适配到现实场景；该在线算法能保证其收敛并且运行速度能达到20ms级别，能较好适用于现实的场景。

在一种可能的实现中，所述根据所述第一推荐分数，向所述第一用户进行物品推荐，包括：根据所述第一推荐分数，从所述目标供应商中未曝光的物品中向所述第一用户进行物品推荐，所述第一物品属于所述未曝光的物品。

在一种可能的实现中，所述物品曝光数量为所述目标供应商在历史上预设时间内的曝光量。

在一种可能的实现中，所述第一物品为音乐、视频、广告或者文本。

在一种可能的实现中，所述第一用户的属性信息对应于所述第一用户输入的查询，所述物品为文档，所述供应商为文档提供者或者文档类型。

第二方面，本申请提供了一种推荐方法，所述方法包括：

获取第一特征表示、第二特征表示以及目标信息；其中，所述第一特征表示对应于多个用户的属性信息，所述第二特征表示对应于多个物品的属性信息，所述多个物品对应于多个供应商，所述目标信息与所述多个供应商中每个供应商历史上的物品曝光数量有关；

根据所述第一特征表示以及所述第二特征表示，通过推荐模型，得到向所述多个用户进行物品推荐时多个物品中每个物品的推荐分数；根据所述目标信息以及所述推荐分数确定优化目标，并通过线性规划，得到所述优化目标的求解结果，所述求解结果用于作为推荐结果；其中，所述优化目标用于最大化所述推荐分数以及最大化历史上物品曝光数量低的供应商的物品曝光数量。

在一种可能的实现中，所述优化目标还包括如下约束的至少一种：

对每个用户推荐物品的数量约束；以及，

每个供应商被曝光的物品的数量约束。

在一种可能的实现中，所述物品为音乐、视频、广告或者文本。

第三方面，本申请提供了一种推荐装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取第一特征表示、第二特征表示以及目标信息；其中，所述第一特征表示对应于第一用户的属性信息，所述第二特征表示对应于第一物品的属性信息，所述第一物品为目标供应商提供的物品，所述目标信息与所述目标供应商历史上的物品曝光数量有关；

处理模块，用于根据所述第一特征表示以及所述第二特征表示，通过推荐模型，得到向所述第一用户进行所述第一物品的推荐的第一推荐分数；

根据所述目标信息，更新所述推荐分数，得到更新后的第一推荐分数；其中，所述更新后的第一推荐分数与所述目标供应商的物品曝光数量负相关；

根据所述第一推荐分数，向所述第一用户进行物品推荐。

在一种可能的实现中，所述处理模块，还用于：

根据所述物品推荐的推荐结果，通过动量梯度法，更新所述目标信息，得到更新后的目标信息；所述目标信息与所述目标供应商的物品曝光数量有关；

所述获取模块，还用于：

获取第三特征表示和第四特征表示；其中，所述第三特征表示对应于第二用户的属性信息，所述第四特征表示对应于第二物品的属性信息；所述第二物品对应于所述目标供应商；

根据所述第三特征表示以及所述第四特征表示，通过推荐模型，得到向所述第二用户进行所述第二物品的推荐的第二推荐分数；

根据所述更新后的目标信息，更新所述第二推荐分数，得到更新后的第二推荐分数；其中，所述更新后的第二推荐分数与所述目标供应商的物品曝光数量负相关；

根据所述第二推荐分数，对所述第二用户进行物品推荐。

在一种可能的实现中，所述处理模块，具体用于：

根据所述第一推荐分数，从所述目标供应商中未曝光的物品中向所述第一用户进行物品推荐，所述第一物品属于所述未曝光的物品。

第四方面，本申请提供了一种推荐装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取第一特征表示、第二特征表示以及目标信息；其中，所述第一特征表示对应于多个用户的属性信息，所述第二特征表示对应于多个物品的属性信息，所述多个物品对应于多个供应商，所述目标信息与所述多个供应商中每个供应商历史上的物品曝光数量有关；

处理模块，用于根据所述第一特征表示以及所述第二特征表示，通过推荐模型，得到向所述多个用户进行物品推荐时多个物品中每个物品的推荐分数；

根据所述目标信息以及所述推荐分数确定优化目标，并通过线性规划，得到所述优化目标的求解结果，所述求解结果用于作为推荐结果；其中，所述优化目标用于最大化所述推荐分数以及最大化历史上物品曝光数量低的供应商的物品曝光数量。

对每个用户推荐物品的数量约束；以及，

每个供应商被曝光的物品的数量约束。

第五方面，本申请实施例提供了一种数据处理装置，可以包括存储器、处理器以及总线系统，其中，存储器用于存储程序，处理器用于执行存储器中的程序，以执行如上述第一方面任一可选的方法、以及上述第二方面任一可选的方法。

第六方面，本申请实施例提供了一种训练装置，可以包括存储器、处理器以及总线系统，其中，存储器用于存储程序，处理器用于执行存储器中的程序，以执行如上述第一方面任一可选的方法、以及上述第二方面任一可选的方法。

第七方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述第一方面及任一可选的方法，上述第二方面及任一可选的方法。

第八方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，包括代码，当代码被执行时，用于执行如上述第一方面任一可选的方法、以及上述第二方面任一可选的方法。

第九方面，本申请提供了一种芯片系统，该芯片系统包括处理器，用于支持执行设备或训练设备实现上述方面中所涉及的功能，例如，发送或处理上述方法中所涉及的数据；或，信息。在一种可能的设计中，所述芯片系统还包括存储器，所述存储器，用于保存执行设备或训练设备必要的程序指令和数据。该芯片系统，可以由芯片构成，也可以包括芯片和其他分立器件。

附图说明

图1为人工智能主体框架的一种结构示意图；

图2为本申请实施例提供的一种系统架构的示意图；

图3为本申请实施例提供的一种系统架构的示意图；

图4为本申请实施例提供的一种推荐流场景的示意图；

图5为本申请实施例提供的一种推荐方法的流程示意图；

图6为本申请实施例提供的一种推荐方法的流程示意图；

图7为本申请实施例提供的一个应用场景示意图；

图8A为一种有益效果示意图；

图8B为一种有益效果示意图；

图9为本申请实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图；

图10为本申请实施例提供的一种执行设备的示意图；

图11为本申请实施例提供的一种训练设备的示意图；

图12为本申请实施例提供的一种芯片的示意图。

具体实施方式

下面结合本发明实施例中的附图对本发明实施例进行描述。本发明的实施方式部分使用的术语仅用于对本发明的具体实施例进行解释，而非旨在限定本发明。

下面结合附图，对本申请的实施例进行描述。本领域普通技术人员可知，随着技术的发展和新场景的出现，本申请实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。

本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的术语在适当情况下可以互换，这仅仅是描述本申请的实施例中对相同属性的对象在描述时所采用的区分方式。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，以便包含一系列单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于那些单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它单元。

首先对人工智能系统总体工作流程进行描述，请参见图1，图1示出的为人工智能主体框架的一种结构示意图，下面从“智能信息链”(水平轴)和“IT价值链”(垂直轴)两个维度对上述人工智能主题框架进行阐述。其中，“智能信息链”反映从数据的获取到处理的一列过程。举例来说，可以是智能信息感知、智能信息表示与形成、智能推理、智能决策、智能执行与输出的一般过程。在这个过程中，数据经历了“数据—信息—知识—智慧”的凝练过程。“IT价值链”从人智能的底层基础设施、信息(提供和处理技术实现)到系统的产业生态过程，反映人工智能为信息技术产业带来的价值。

(1)基础设施

基础设施为人工智能系统提供计算能力支持，实现与外部世界的沟通，并通过基础平台实现支撑。通过传感器与外部沟通；计算能力由智能芯片(CPU、NPU、GPU、ASIC、FPGA等硬件加速芯片)提供；基础平台包括分布式计算框架及网络等相关的平台保障和支持，可以包括云存储和计算、互联互通网络等。举例来说，传感器和外部沟通获取数据，这些数据提供给基础平台提供的分布式计算系统中的智能芯片进行计算。

(2)数据

基础设施的上一层的数据用于表示人工智能领域的数据来源。数据涉及到图形、图像、语音、文本，还涉及到传统设备的物联网数据，包括已有系统的业务数据以及力、位移、液位、温度、湿度等感知数据。

(3)数据处理

数据处理通常包括数据训练，机器学习，深度学习，搜索，推理，决策等方式。

其中，机器学习和深度学习可以对数据进行符号化和形式化的智能信息建模、抽取、预处理、训练等。

推理是指在计算机或智能系统中，模拟人类的智能推理方式，依据推理控制策略，利用形式化的信息进行机器思维和求解问题的过程，典型的功能是搜索与匹配。

决策是指智能信息经过推理后进行决策的过程，通常提供分类、排序、预测等功能。

(4)通用能力

对数据经过上面提到的数据处理后，进一步基于数据处理的结果可以形成一些通用的能力，比如可以是算法或者一个通用系统，例如，翻译，文本的分析，计算机视觉的处理，语音识别，图像的识别等等。

(5)智能产品及行业应用

智能产品及行业应用指人工智能系统在各领域的产品和应用，是对人工智能整体解决方案的封装，将智能信息决策产品化、实现落地应用，其应用领域主要包括：智能终端、智能交通、智能医疗、自动驾驶、智慧城市等。

本申请实施例可以应用于信息推荐领域，该场景包括但不限于涉及电商产品推荐、搜索引擎结果推荐、应用市场推荐、音乐推荐、视频推荐等场景，各种不同应用场景中被推荐的物品也可以称为“对象”以方便后续描述，即在不同的推荐场景中，推荐对象可以是APP，或者视频，或者音乐，或者某款商品(如线上购物平台的呈现界面，会根据用户的不同而显示不同的商品进行呈现，这实质也可以是通过推荐模型的推荐结果来进行呈现)。这些推荐场景通常涉及用户行为日志采集、日志数据预处理(例如，量化、采样等)、样本集训练以获得推荐模型、根据推荐模型对训练样本项对应的场景中所涉及的对象(如APP、音乐等)进行分析处理、例如，推荐模型训练环节中所选择的样本来自于手机应用市场用户对于所推荐APP的操作行为，则由此所训练出来的推荐模型则适用于上述手机APP应用市场，或者可以用于其它的类型的终端的APP应用市场进行终端APP的推荐。推荐模型将最终计算出各个待推荐对象的推荐概率或者分值，推荐系统根据一定的选择规则选定的推荐结果，例如按照推荐概率或者分值进行排序，通过相应的应用或者终端设备呈现给用户、用户对推荐结果中的对象进行操作以生成用户行为日志等环节。

参照图4，在推荐过程中，当一个用户与推荐系统进行交互会触发一个推荐请求，推荐系统会将该请求及其相关的特征信息输入到部署的推荐模型中，然后预测用户对所有候选对象的点击率。随后，根据预测的点击率对候选对象进行降序排列，按顺序将候选对象展示在不同的位置作为对用户的推荐结果。用户对展示的项目进行浏览并发生用户行为，如浏览、点击和下载等。这些用户行为会被存入日志中作为训练数据，通过离线训练模块不定期地更新推荐模型的参数，提高模型的推荐效果。

比如，用户打开手机应用市场即可触发应用市场的推荐模块，应用市场的推荐模块会根据用户的历史下载记录、用户点击记录，应用的自身特征，时间、地点等环境特征信息，预测用户对给定的各个候选应用的下载可能性。根据预测的结果，应用市场按照可能性降序展示，达到提高应用下载概率的效果。具体来说，将更有可能下载的应用排在靠前的位置，将不太可能下载的应用排列在靠后的位置。而用户的行为也会存入日志并通过离线训练模块对预测模型的参数进行训练和更新。

又比如，在终身伴侣相关的应用中，可以基于用户在视频、音乐、新闻等域的历史数据，通过各种模型和算法，仿照人脑机制，构建认知大脑，搭建用户终身学习系统框架。终身伴侣可以根据系统数据和应用数据等来记录用户过去发生的事件，理解用户的当前意图，预测用户未来的动作或行为，最终实现智能服务。在当前第一阶段，根据音乐APP、视频APP和浏览器APP等获取用户的行为数据(包含端侧短信、照片、邮件事件等信息)，一方面构建用户画像系统，另一方面实现基于用户信息过滤、关联分析、跨域推荐、因果推理等的学习与记忆模块，构建用户个人知识图谱。

接下来介绍本申请实施例的应用架构。

参见附图2，本发明实施例提供了一种推荐系统架构200。数据采集设备260用于采集样本，一个训练样本可以由多个特征信息(或者描述为属性信息，例如用户属性以及物品属性)组成，特征信息可以有多种，具体可以包括用户特征信息和对象特征信息以及标签特征，用户特征信息用于表征用户的特征，例如性别，年龄，职业，爱好等，对象特征信息用于表征向用户所推送的对象的特征，不同的推荐系统对应不同的对象，不同的对象所需要提取的特征类型也不想同，例如APP市场的训练样本中所提取的对象特征可以为，APP的名称(标识)，类型，大小等；而电商类APP的训练样本中所提起的对象特征可以为，商品的名称，所属的类别，价格区间等；标签特征，则是用于表示这个样本是正例还是负例，通常样本的标签特征可以通过用户对所推荐对象的操作信息所获的，用户对所推荐对象有进行操作的样本为正例，用户对所推荐对象没有进行操作，或者仅浏览的样本为负例，例如当用户点击或者下载或者购买了所推荐的对象，则所述标签特征为1，表示该样本是正例，而如果用户没有对所推荐的对象进行任何操作，则所述标签特征为0，表示该样本是负例。样本在采集后可以保存在数据库230中，数据库230中的样本中的部分或全部特征信息也可以直接从客户设备240中获取，如用户特征信息，用户对对象的操作信息(用于确定类型标识)，对象特征信息(如对象标识)等。训练设备220基于数据库230中样本训练获取模型参数矩阵用于生成推荐模型201。下面将更详细地描述训练设备220如何训练得到用于生成推荐模型201的模型参数矩阵，推荐模型201能够用于对大量对象进行评估从而得出各个待推荐对象的分值，进一步的还可以从大量对象的评估结果中推荐指定或者预设数目个对象，计算模块211基于推荐模型201的评估结果获取推荐结果，通过I/O接口212推荐给客户设备。

在本申请实施例中，该训练设备220可以从数据库230中样本集内选取正、负样本添加到所述训练集中，之后采用推荐模型对训练集中的样本进行训练从而得到训练后的推荐模型；计算模块211的实现细节可以参照图5所示的方法实施例的详细描述。

训练设备220基于样本训练获得模型参数矩阵后用于构建推荐模型201后，将推荐模型201发送给执行设备210，或者直接将模型参数矩阵发送给执行设备210，在执行设备210中构建推荐模型，用于进行相应系统的推荐，例如基于视频相关的样本训练获得的推荐模型可以用于视频网站或APP中对用户进行视频的推荐，基于APP相关的样本训练获得的推荐模型可以用于应用市场中对用户进行APP的推荐。

执行设备210配置有I/O接口212，与外部设备进行数据交互，执行设备210可以通过I/O接口212从客户设备240获取用户特征信息，例如用户标识、用户身份、性别、职业、爱好等，此部分信息也可以从系统数据库中获取。推荐模型201基于用户特征信息和待推荐对象特征信息向用户推荐目标推荐对象。执行设备210可以设置在云端服务器中，也可以设置于用户客户端中。

执行设备210可以调用数据存储系统250中的数据、代码等，同时也可以将输出的数据存入数据存储系统250中。数据存储系统250可以设置于执行设备210中，也可以独立设置，或者设置于其他网络实体中，数量可以是一个也可以是多个。

计算模块211使用推荐模型201对用户特征信息，待推荐对象特征信息进行处理，例如，该计算模块211使用推荐模型201对用户特征信息，以及待推荐对象的特征信息进行分析处理，从而得出该待推荐对象的分值，对待推荐对象按照分值进行排序，其中，排序靠前的对象将作为推荐给客户设备240的对象。

最后，I/O接口212将推荐结果返回给客户设备240，呈现给用户。

更深层地，训练设备220可以针对不同的目标，基于不同的样本特征信息生成相应的推荐模型201，以给用户提供更佳的结果。

值得注意的，附图2仅是本发明实施例提供的一种系统架构的示意图，图中所示设备、器件、模块等之间的位置关系不构成任何限制，例如，在附图2中，数据存储系统250相对执行设备210是外部存储器，在其它情况下，也可将数据存储系统250置于执行设备210中。

在本申请实施例中，该训练设备220、执行设备210、客户设备240可以分别为三个不同的物理设备，也可能该训练设备220和执行设备210在同一个物理设备或者一个集群上，也可能该执行设备210与该客户设备240在同一个物理设备或者一个集群上。

参见附图3，是本发明实施例提的一种系统架构300。在此架构中执行设备210由一个或多个服务器实现，可选的，与其它计算设备配合，例如：数据存储、路由器、负载均衡器等设备；执行设备210可以布置在一个物理站点上，或者分布在多个物理站点上。执行设备210可以使用数据存储系统250中的数据，或者调用数据存储系统250中的程序代码实现对象推荐的功能，具体地，将待推荐的对象的信息输入到推荐模型中，推荐模型为每个待推荐对象生成预估分数，然后按照预估分数从高到低的顺序进行排序，按照排序结果向用户推荐该待推荐对象。例如，将排序结果中的前10个对象推荐给用户。

其中，数据存储系统250用于接收和存储训练设备发送的推荐模型的参数，以及用于存储通过推荐模型得到的推荐结果的数据，当然还可能包括该存储系统250正常运行所需的程序代码(或指令)。数据存储系统250可以为部署在执行设备210以外的一个设备或者多个设备构成的分布式存储集群，此时，当执行设备210需要使用存储系统250上的数据时，可以由存储系统250向执行设备210发送该执行设备所需的数据，相应地，该执行设备210接收并存储(或者缓存)该数据。当然数据存储系统250也可以部署在执行设备210内，当部署在执行设备210内时，该分布式存储系统可以包括一个或者多个存储器，可选的，存在多个存储器时，不同的存储器用于存储不同类型的数据，如通过训练设备生成的推荐模型的模型参数和通过推荐模型得到的推荐结果的数据可以分别存储在两个不同的存储器上。

用户可以操作各自的用户设备(例如本地设备301和本地设备302)与执行设备210进行交互。每个本地设备可以表示任何计算设备，例如个人计算机、计算机工作站、智能手机、平板电脑、智能摄像头、智能汽车或其他类型蜂窝电话、媒体消费设备、可穿戴设备、机顶盒、游戏机等。

每个用户的本地设备可以通过任何通信机制/通信标准的通信网络与执行设备210进行交互，通信网络可以是广域网、局域网、点对点连接等方式，或它们的任意组合。

在另一种实现中，执行设备210可以由本地设备实现，例如，本地设备301可以基于推荐模型实现执行设备210的的推荐功能获取用户特征信息并向用户反馈推荐结果，或者为本地设备302的用户提供服务。

由于本申请实施例涉及大量神经网络的应用，为了便于理解，下面先对本申请实施例涉及的相关术语及神经网络等相关概念进行介绍。

1、点击概率(click-throughrate，CTR)

点击概率又可以称为点击率，是指网站或者应用程序上推荐信息(例如，推荐物品)被点击次数和曝光次数之比，点击率通常是推荐系统中衡量推荐系统的重要指标。

2、个性化推荐系统

个性化推荐系统是指根据用户的历史数据(例如本申请实施例中的操作信息)，利用机器学习算法进行分析，并以此对新请求进行预测，给出个性化的推荐结果的系统。

3、离线训练(offlinetraining)

离线训练是指在个性化推荐系统中，根据用户的历史数据(例如本申请实施例中的操作信息)，对推荐模型参数按照器学习的算法进行迭代更新直至达到设定要求的模块。

4、在线预测(onlineinference)

在线预测是指基于离线训练好的模型，根据用户、物品和上下文的特征预测该用户在当前上下文环境下对推荐物品的喜好程度，预测用户选择推荐物品的概率。

例如，图3是本申请实施例提供的推荐系统的示意图。如图3所示，当一个用户进入统，会触发一个推荐的请求，推荐系统会将该请求及其相关信息(例如本申请实施例中的操作信息)输入到推荐模型，然后预测用户对系统内的物品的选择率。进一步，根据预测的选择率或基于该选择率的某个函数将物品降序排列，即推荐系统可以按顺序将物品展示在不同的位置作为对用户的推荐结果。用户浏览不同的处于位置的物品并发生用户行为，如浏览、选择以及下载等。同时，用户的实际行为会存入日志中作为训练数据，通过离线训练模块不断更新推荐模型的参数，提高模型的预测效果。

例如，用户打开智能终端(例如，手机)中的应用市场即可触发应用市场中的推荐系统。应用市场的推荐系统会根据用户的历史行为日志，例如，用户的历史下载记录、用户选择记录，应用市场的自身特征，比如时间、地点等环境特征信息，预测用户下载推荐的各个候选APP的概率。根据计算的结果，应用市场的推荐系统可以按照预测的概率值大小降序展示候选APP，从而提高候选APP的下载概率。

示例性地，可以将预测的用户选择率较高的APP展示在靠前的推荐位置，将预测的用户选择率较低的APP展示在靠后的推荐位置。

上述推荐模型可以是神经网络模型，下面对本申请实施例可能涉及的神经网络的相关术语和概念进行介绍。

(1)神经网络

神经网络可以是由神经单元组成的，神经单元可以是指以xs(即输入数据)和截距1为输入的运算单元，该运算单元的输出可以为：

其中，s＝1、2、……n，n为大于1的自然数，Ws为xs的权重，b为神经单元的偏置。f为神经单元的激活函数(activation functions)，用于将非线性特性引入神经网络中，来将神经单元中的输入信号转换为输出信号。该激活函数的输出信号可以作为下一层卷积层的输入，激活函数可以是sigmoid函数。神经网络是将多个上述单一的神经单元联结在一起形成的网络，即一个神经单元的输出可以是另一个神经单元的输入。每个神经单元的输入可以与前一层的局部接受域相连，来提取局部接受域的特征，局部接受域可以是由若干个神经单元组成的区域。

(2)深度神经网络

深度神经网络(Deep Neural Network，DNN)，也称多层神经网络，可以理解为具有很多层隐含层的神经网络，这里的“很多”并没有特别的度量标准。从DNN按不同层的位置划分，DNN内部的神经网络可以分为三类：输入层，隐含层，输出层。一般来说第一层是输入层，最后一层是输出层，中间的层数都是隐含层。层与层之间是全连接的，也就是说，第i层的任意一个神经元一定与第i+1层的任意一个神经元相连。虽然DNN看起来很复杂，但是就每一层的工作来说，其实并不复杂，简单来说就是如下线性关系表达式：

其中，/>

是输入向量，/>

是输出向量，/>

是偏移向量，W是权重矩阵(也称系数)，α()是激活函数。每一层仅仅是对输入向量/>

经过如此简单的操作得到输出向量/>

由于DNN层数多，则系数W和偏移向量/>

的数量也就很多了。这些参数在DNN中的定义如下所述：以系数W为例：假设在一个三层的DNN中，第二层的第4个神经元到第三层的第2个神经元的线性系数定义为/>

上标3代表系数W所在的层数，而下标对应的是输出的第三层索引2和输入的第二层索引4。总结就是：第L-1层的第k个神经元到第L层的第j个神经元的系数定义为/>

需要注意的是，输入层是没有W参数的。在深度神经网络中，更多的隐含层让网络更能够刻画现实世界中的复杂情形。理论上而言，参数越多的模型复杂度越高，“容量”也就越大，也就意味着它能完成更复杂的学习任务。训练深度神经网络的也就是学习权重矩阵的过程，其最终目的是得到训练好的深度神经网络的所有层的权重矩阵(由很多层的向量W形成的权重矩阵)。

(3)损失函数

在训练深度神经网络的过程中，因为希望深度神经网络的输出尽可能的接近真正想要预测的值，所以可以通过比较当前网络的预测值和真正想要的目标值，再根据两者之间的差异情况来更新每一层神经网络的权重向量(当然，在第一次更新之前通常会有初始化的过程，即为深度神经网络中的各层预先配置参数)，比如，如果网络的预测值高了，就调整权重向量让它预测低一些，不断的调整，直到深度神经网络能够预测出真正想要的目标值或与真正想要的目标值非常接近的值。因此，就需要预先定义“如何比较预测值和目标值之间的差异”，这便是损失函数(loss function)或目标函数(objective function)，它们是用于衡量预测值和目标值的差异的重要方程。其中，以损失函数举例，损失函数的输出值(loss)越高表示差异越大，那么深度神经网络的训练就变成了尽可能缩小这个loss的过程。

(4)反向传播算法

可以采用误差反向传播(back propagation，BP)算法在训练过程中修正初始模型中参数的大小，使得模型的误差损失越来越小。具体地，前向传递输入信号直至输出会产生误差损失，通过反向传播误差损失信息来更新初始模型中的参数，从而使误差损失收敛。反向传播算法是以误差损失为主导的反向传播运动，旨在得到最优的模型参数，例如权重矩阵。

本申请提供了一种推荐方法方法，接下来以模型训练阶段为例对本申请实施例提供的推荐方法进行说明。

参照图5，图5为本申请实施例提供的一种推荐方法的实施例示意，如图5示出的那样，本申请实施例提供的一种推荐方法包括：

501、获取第一特征表示、第二特征表示以及目标信息；其中，所述第一特征表示对应于第一用户的属性信息，所述第二特征表示对应于第一物品的属性信息，所述第一物品为目标供应商提供的物品，所述目标信息与所述目标供应商历史上的物品曝光数量有关；

本申请实施例中，步骤501的执行主体可以为终端设备，终端设备可以为便携式移动设备，例如但不限于移动或便携式计算设备(如智能手机)、个人计算机、服务器计算机、手持式设备(例如平板)或膝上型设备、多处理器系统、游戏控制台或控制器、基于微处理器的系统、机顶盒、可编程消费电子产品、移动电话、具有可穿戴或配件形状因子(例如，手表、眼镜、头戴式耳机或耳塞)的移动计算和/或通信设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括上面的系统或设备中的任何一种的分布式计算环境等等。

本申请实施例中，步骤501的执行主体可以为云侧的服务器。为了方便描述，以下不对执行主体的形态进行区分，都描述为执行设备。

其中，对象可以为实体物品，或者是虚拟物品，例如可以为APP、音乐、视频、网页以及新闻资讯等物品。

在一种可能的实现中，所述用户的属性信息对应于所述用户输入的查询，所述物品为文档，所述供应商为文档提供者或者文档类型。也就是说，图5对应的实施例除了可以应用于信息推荐，还可以应用于搜索的查询反馈。

其中，对象的属性信息可以为对象的名称、大小、品类、语言类型以及好评度中的至少一种。

其中，用户的属性信息可以为与用户喜好特征相关的属性，性别、年龄、职业、收入、爱好以及受教育程度中的至少一种，其中，性别可以为男或者女，年龄可以为0-100之间的数字，职业可以为教师、程序员、厨师等等，爱好可以为篮球、网球、跑步等等，受教育程度可以为小学、初中、高中、大学等等；本申请并不限定用户的信息的具体类型。

在一种可能的实现中，可以基于嵌入层对用户的属性信息和对象的属性信息进行特征提取，以得到所述用户的信息对应的特征表示(或者可以称之为嵌入表示)以及对象的信息对应的特征表示(或者可以称之为嵌入表示)。

在多利益相关者推荐系统中，存在多个参与者，包括用户、物品提供者和其他利益相关者。设

和/>

分别是用户、物品和供应商的集合。每个物品/>

都关联到唯一的供应商/>

与特定提供者p关联的物品集表示为/>

当特定用户/>

访问推荐系统时，K项物品将提供给用户，用/>

表示.对于每个用户-物品对(u,i)，推荐模型估计一个偏好分数s_u,i∈R。这些物品根据他们的偏好得分进行排名。

本申请实施例中，定义将商品列表L_K(u)暴露给u的用户端效用作为列表中偏好分数的总和，表示为

并将提供者的公平向量定义为/>

其中对于特定的提供者p,e_p∈R⁺表示供应者p的曝光数。提供者公平重新排序的目标是计算一个新的公平列表/>

它很好地平衡了用户效用/>

和在e上定义的供应商公平性指标。

本申请实施例的一个应用场景示意可以如图7所示，在图7中，假设有两个用户，u₁和u₂，一一到达系统。在每个时间步，系统都会推荐一个包含K＝3个物品的列表。因此，系统总共有2×3＝6个曝光机会。假设系统有两个供应商p₁和p₂，每个提供者拥有三个物品。让为p₁和p₂设置相同的权重,即γ＝(γ₁＝6,γ₂＝6)。该模型求解问题，解是两个二元向量：x₁对应u₁，x₂对应u₂。最后，统计T＝2时间段内的曝光量：

即通过推荐商品列表/>

(基于x₁创建)和/>

(基于x₂创建)到u₁和u₂、供应商p₁和p₂分别获得2次和4次曝光。

在现实场景中，将设定一个模型更新的时间，例如将时间定为一天，将对一天时间内的供应商曝光进行公平性的调整，即照顾尾部的一些供应商。

本申请实施例针对推荐系统设计一个基于最大最小公平性(max-min fairness，MMF)概念的算法，名为P-MMF。该算法能照顾尾部供应商，从而使得供应商得到更加公平的曝光。

P-MMF将供应商公平推荐制定为资源分配的过程。在这个过程中，资源可以看作是有限的排名位，供应商可以看作是需求者。分配成本被定义为用户的偏好。此外，对分配施加MMF正则化器以最大化对特定供应商的最小分配。这个问题可以被写为一个线性规划问题：

e≤γ

其中

是用户u_t的决策向量，g(·)是用户-边效用函数。具体来说，对于每个物品i，x_ti＝1如果它被添加到公平排名列表/>

否则x_ti＝0。应理解，g(·)等效于f(·)，因为它们产生相同的结果，而g(·)将二元决策向量作为输入。第一个约束确保推荐列表的大小为K。方程中的第二个约束表明每个供应商p的风险是所有时期相应物品的累积风险。

接下来，考虑原问题的对偶问题。关注对偶问题有几个好处：对偶问题的变量明显减少，变量不再需要像原始问题那样是整数。此外，由于上述线性规划问题需要累计一定的用户才能进行推荐，也就是没有办法实现在线推荐(也就是实时推荐)。

本申请实施例中，通过部署一个用于表示供应商的物品曝光数量的信息(目标信息)来调整推荐模型得到的推荐分数，并在每次推荐之后更新目标信息用于下一次推荐过程使用，从而实现了在线推荐。

在一种可能的实现中，对偶问题可以写为：

其中A是商品和供应商的相邻矩阵，A_ip＝1表示商品i属于供应商p。否则A_ip＝0.g^*,r^*是两个共轭函数：

在一种可能的实现中，所述物品曝光数量为所述目标供应商在历史上预设时间内的曝光量。例如可以是一天内的曝光量。

502、根据所述第一特征表示以及所述第二特征表示，通过推荐模型，得到向所述第一用户进行所述第一物品的推荐的第一推荐分数；

在一种可能的实现中，可以根据所述第一特征表示以及所述第二特征表示，通过推荐模型，得到向所述第一用户进行所述第一物品的推荐的第一推荐分数。

503、根据所述目标信息，更新所述推荐分数，得到更新后的第一推荐分数；其中，所述更新后的第一推荐分数与所述目标供应商的物品曝光数量负相关；

也就是，当目标信息的值较高时，算法会向用户推荐较少的与相应供应商相关的物品。

504、根据所述第一推荐分数，向所述第一用户进行物品推荐。

在一种可能的实现中，可以根据所述第一推荐分数，从所述目标供应商中未曝光的物品中向所述第一用户进行物品推荐，所述第一物品属于所述未曝光的物品。也就是可以从未被曝光的物品中选择向用户推荐的物品。

在一种可能的实现中，当所述推荐信息满足预设条件，确定向所述用户推荐所述物品。

通过上述方式，可以得到用户进行针对于物品的选择的概率，并基于上述概率进行信息推荐，具体的，当推荐信息满足预设条件，可以确定向所述用户推荐所述物品。

接下来描述预设条件：

在一种可能的实现中，在对用户进行信息推荐时，可以计算得到用户对多个物品(包括物品)进行选择的概率，并基于户对多个物品(包括物品)进行选择的概率来确定各个物品的对于该用户的推荐指数。

在得到各个物品的对于该用户的推荐指数之后，可以对推荐指数进行排序，并向用户推荐推荐指数最大的M个物品。

在一种可能的实现中，还可以选择可以设置一个概率阈值，当用户对多个物品(包括物品)进行选择的概率大于上述概率阈值，就可以向所述用户推荐。

在进行信息推荐时，可以以列表页的形式将推荐信息推荐给用户，以期望用户进行行为动作。

在一种可能的实现中，可以根据所述物品推荐的推荐结果，通过动量梯度法，更新所述目标信息，得到更新后的目标信息；所述更新后的目标信息与所述目标供应商的物品曝光数量有关；之后可以基于更新后的目标信息进行后续的推荐过程。

示例性的，本申请实施例提出了一种用于高效在线学习的动量梯度下降算法：

算法保留一个对偶变量μ_t(也就是目标信息)，剩余资源β_t和梯度g_t。每当用户到达时，算法都会根据剩余资源和对偶变量μ_t。计算推荐变量x_t(第7行)。最终对偶变量被估计为每个时间t的平均对偶变量：

直观上，对于μ_t，当对偶变量的值较高时，算法自然会推荐较少的与相应供应商相关的物品。剩余资源β_t确保算法只推荐来自供应商的剩余资源的物品。请注意，在第7行中，公式关于x_t是线性的。因此，在恒定时间内通过top-K排序算法计算x_t是高效的。

在线学习流程如下。首先，得到最大最小正则化器r^*(-μ_t)的共轭函数的封闭形式。然后可以得到对偶函数g^*(Aμ)+λr^*(-μ)的次梯度：还将上次动量添加到更新的梯度g_t中。最后，利用g_t通过在第14行执行在线下降来更新对偶变量，其中使用加权

因此，对偶变量将向暴露较少的供应商的方向移动，而原始变量x_t将向更好的解决方案移动。其中可行域/>

满足：

该算法是一个在线算法，能较好适配到现实场景；该在线算法能保证其收敛并且运行速度能达到20ms级别，能较好适用于现实的场景。

在一种可能的实现中，可以获取第三特征表示和第四特征表示；其中，所述第三特征表示对应于第二用户的属性信息，所述第四特征表示对应于第二物品的属性信息；所述第二物品对应于所述目标供应商；根据所述第三特征表示以及所述第四特征表示，通过推荐模型，得到向所述第二用户进行所述第二物品的推荐的第二推荐分数；根据所述更新后的目标信息，更新所述第二推荐分数，得到更新后的第二推荐分数；其中，所述更新后的第二推荐分数与所述目标供应商的物品曝光数量负相关；根据所述第二推荐分数，对所述第二用户进行物品推荐。

本申请实施例同样也能扩展到其他考虑供应商公平性的排序领域。例如在搜索方向，搜索文档的供应商或者文档类型同样面临同样的问题，即一些尾部文档的供应商或者文档类型得不到曝光，这样用户总是会看到头部/热门的文档，而一些冷门但是符合用户口味的文档得不到推荐。不公平的搜索系统可能会导致用户看不到其他角度的文档，从而迫使提供者离开。

可以将本申请实施例的用户视为搜索中的查询(query)，将供应商视为搜索中的文档(document)或者文档类型。从而在搜索排序任务中，同样可以利用本方法来提高尾部文档的供应商或者文档类型的曝光。

本申请实施例提供了一种推荐方法，所述方法包括：获取第一特征表示、第二特征表示以及目标信息；其中，所述第一特征表示对应于第一用户的属性信息，所述第二特征表示对应于第一物品的属性信息，所述第一物品为目标供应商提供的物品，所述目标信息与所述目标供应商历史上的物品曝光数量有关；根据所述第一特征表示以及所述第二特征表示，通过推荐模型，得到向所述第一用户进行所述第一物品的推荐的第一推荐分数；根据所述目标信息，更新所述推荐分数，得到更新后的第一推荐分数；其中，所述更新后的第一推荐分数与所述目标供应商的物品曝光数量负相关；根据所述第一推荐分数，向所述第一用户进行物品推荐。通过部署一个用于表示供应商的物品曝光数量的信息(目标信息)来调整推荐模型得到的推荐分数，并在每次推荐之后更新目标信息用于下一次推荐过程使用，从而实现了在线推荐。

参照图6，图6为本申请实施例提供的一种推荐方法的实施例示意，如图6示出的那样，本申请实施例提供的一种推荐方法包括：

601、获取第一特征表示、第二特征表示以及目标信息；其中，所述第一特征表示对应于多个用户的属性信息，所述第二特征表示对应于多个物品的属性信息，所述多个物品对应于多个供应商，所述目标信息与所述多个供应商中每个供应商历史上的物品曝光数量有关；

602、根据所述第一特征表示以及所述第二特征表示，通过推荐模型，得到向所述多个用户进行物品推荐时多个物品中每个物品的推荐分数；

603、根据所述目标信息以及所述推荐分数确定优化目标，并通过线性规划，得到所述优化目标的求解结果，所述求解结果用于作为推荐结果；其中，所述优化目标用于最大化所述推荐分数以及最大化历史上物品曝光数量低的供应商的物品曝光数量。

在一种可能的实现中，所述优化目标还包括如下约束的至少一种：对每个用户推荐物品的数量约束；以及，每个供应商被曝光的物品的数量约束。

示例性的，本申请实施例针对推荐系统设计一个基于最大最小公平性(max-minfairness，MMF)概念的算法，名为P-MMF。该算法能照顾尾部供应商，从而使得供应商得到更加公平的曝光。

e≤γ

其中

本申请实施例通过的方法将供应商公平性问题较好地变成一个可解的数学问题，并且这个问题在理论上有最优值，能较好应用于实际中。

接下来结合实验介绍本申请实施例中的技术效果：

实验是在四个大规模的、公开的推荐数据集上进行的，如下表1所示。作为预处理步骤，从所有数据集中删除与少于5个物品/用户交互的用户、物品和供应商，以避免极度稀疏的情况。还删除了与少于5个物品关联的提供商。表列出了四个数据集的一些统计数据。

表1

根据时间对所有交互进行排序，并使用前80％的交互作为训练数据来训练基础模型(BPR)。其余20％的交互作为测试数据进行评估。基于经过训练的基础模型，可以获得每个用户-物品对(u,i)的偏好分数s_u,i。

测试数据中的时间顺序交互被拆分为交互序列，其中推荐长度设置为T。分别为每个序列计算指标，并将平均结果作为最终性能。

至于评估指标，模型的性能从三个方面进行评估：用户端偏好、供应商端公平性以及它们之间的权衡。至于用户端的偏好，按照以前文献中的做法，利用了RRQ@K，它被定义为基于位置的用户物品得分总和之间的比率原始排名列表由基本模型输出和重新排名列表由供应商公平模型输出。供应商端公平性定义为MMF。权重的指标定义为W：

其中rank_i和

分别是商品i在推荐列表的排名位置。

在本实施例中，使用P-MMF中开发的在线算法对大规模数据集进行了实验。从两个方面说明结果：(1)表格示出了P-MMF的性能和所有基于W@K的基线；(2)图8A中说明了具有不同排名大小的用户端偏好(RRQ@K)和供应商端公平性(MMF@K)的帕累托边界。在所有实验中，BPR被选为生成偏好分数的基本排序模型。设置视界的长度T＝256。

表2示出了P-MMF的实验结果和所有四个数据集的基线，以度量W表示。带下划线的数字表示性能最佳的基线。为了进行公平比较，所有基线都经过调整并使用W@K作为评估指标。请注意，在其他λ值上也观察到了类似的实验现象。

从示出的结果中，发现P-MMF在W@K(K＝5,10,20)方面优于所有基于PF的基线(例如，FairRec[9]、FairRec+[10]、CPFair[8])，验证了P-MMF可以为条件差的供应商提供支持。还观察到P-MMF优于所有基于MMF的基线，表明P-MMF在提高供应商公平性同时保持高用户偏好方面的有效性。

表2

在真实的司法案例推荐系统中，供应商的数量相对较少且稳定。然而，用户和项目的数量通常是巨大的并且增长迅速。因此，测试了P-MMF和DMFw.r.t.在CPU和GPU实现下的推理时间。不同数量的项目，同时保持用户和供应商的数量不变。GPU实现基于PyTorch。

图8B示出了每个用户访的推理时间(毫秒)曲线。项目大小。可以看到，具有CPU和GPU版本的P-MMF分别只需要大约20-40ms和17-18ms进行在线推理。此外，可以看到，随着项目数量的增加，P-MMF的推理时间并没有增加太多。例如，通过将项目大小从0增加到200000，P-MMFCPU版本只需要多一点时间(19毫秒)进行在线推理。GPU版本的推理时间几乎保持不变。至于比较，DMF的推理时间增加很快：CPU和GPU版本都需要更多的时间(大约65ms)。这种现象可以很容易地用对偶问题分析来解释。看到P-MMF的参数大小是供应商大小，远小于项目大小

因此，在线推理时间对项目编号不敏感。得出结论，由于P-MMF的在线计算成本低且稳健，即使在项目数量快速增长时，它也可以有效地适应真实的在线推荐场景。

参照图9，图9为本申请实施例提供的一种推荐装置900的结构示意，所述装置900包括：

获取模块901，用于获取第一特征表示、第二特征表示以及目标信息；其中，所述第一特征表示对应于第一用户的属性信息，所述第二特征表示对应于第一物品的属性信息，所述第一物品为目标供应商提供的物品，所述目标信息与所述目标供应商历史上的物品曝光数量有关；

关于获取模块901的具体描述可以参照上述实施例中步骤501的描述，这里不再赘述。

处理模块902，用于根据所述第一特征表示以及所述第二特征表示，通过推荐模型，得到向所述第一用户进行所述第一物品的推荐的第一推荐分数；

根据所述第一推荐分数，向所述第一用户进行物品推荐。

关于处理模块902的具体描述可以参照上述实施例中步骤502、步骤503以及步骤504的描述，这里不再赘述。

在一种可能的实现中，所述处理模块，还用于：

所述获取模块，还用于：

根据所述第二推荐分数，对所述第二用户进行物品推荐。

在一种可能的实现中，所述处理模块，具体用于：

本申请实施例还提供了一种推荐装置，所述装置包括：

对每个用户推荐物品的数量约束；以及，

每个供应商被曝光的物品的数量约束。

接下来介绍本申请实施例提供的一种执行设备，请参阅图10，图10为本申请实施例提供的执行设备的一种结构示意图，执行设备1000具体可以表现为手机、平板、笔记本电脑、智能穿戴设备、服务器等，此处不做限定。具体的，执行设备1000包括：接收器1001、发射器1002、处理器1003和存储器1004(其中执行设备1000中的处理器1003的数量可以一个或多个)，其中，处理器1003可以包括应用处理器10031和通信处理器10032。在本申请的一些实施例中，接收器1001、发射器1002、处理器1003和存储器1004可通过总线或其它方式连接。

存储器1004可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器1003提供指令和数据。存储器1004的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器(non-volatile randomaccess memory，NVRAM)。存储器1004存储有处理器和操作指令、可执行模块或者数据结构，或者它们的子集，或者它们的扩展集，其中，操作指令可包括各种操作指令，用于实现各种操作。

处理器1003控制执行设备的操作。具体的应用中，执行设备的各个组件通过总线系统耦合在一起，其中总线系统除包括数据总线之外，还可以包括电源总线、控制总线和状态信号总线等。但是为了清楚说明起见，在图中将各种总线都称为总线系统。

上述本申请实施例揭示的方法可以应用于处理器1003中，或者由处理器1003实现。处理器1003可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器1003中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器1003可以是通用处理器、数字信号处理器(digital signal processing，DSP)、微处理器或微控制器、以及视觉处理器(vision processing unit，VPU)、张量处理器(tensorprocessing unit，TPU)等适用于AI运算的处理器，还可进一步包括专用集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。该处理器1003可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器1004，处理器1003读取存储器1004中的信息，结合其硬件来运行基于上述实施例中步骤501至步骤504的步骤。

接收器1001可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与执行设备的相关设置以及功能控制有关的信号输入。发射器1002可用于通过第一接口输出数字或字符信息；发射器1002还可用于通过第一接口向磁盘组发送指令，以修改磁盘组中的数据；发射器1002还可以包括显示屏等显示设备。

本申请实施例还提供了一种训练设备，请参阅图11，图11是本申请实施例提供的训练设备一种结构示意图，具体的，训练设备1100由一个或多个服务器实现，训练设备1100可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上中央处理器(centralprocessing units，CPU)1111(例如，一个或一个以上处理器)和存储器1132，一个或一个以上存储应用程序1142或数据1144的存储介质1130(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器1132和存储介质1130可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质1130的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对训练设备中的一系列指令操作。更进一步地，中央处理器1111可以设置为与存储介质1130通信，在训练设备1100上执行存储介质1130中的一系列指令操作。

训练设备1100还可以包括一个或一个以上电源1126，一个或一个以上有线或无线网络接口1150，一个或一个以上输入输出接口1158；或，一个或一个以上操作系统1141，例如Windows ServerTM，Mac OS XTM，UnixTM,LinuxTM，FreeBSDTM等等。

具体的，训练设备可以进行上述实施例中和模型训练相关的步骤。

本申请实施例中还提供一种包括计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如前述执行设备所执行的步骤，或者，使得计算机执行如前述训练设备所执行的步骤。

本申请实施例中还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有用于进行信号处理的程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如前述执行设备所执行的步骤，或者，使得计算机执行如前述训练设备所执行的步骤。

本申请实施例提供的执行设备、训练设备或终端设备具体可以为芯片，芯片包括：处理单元和通信单元，所述处理单元例如可以是处理器，所述通信单元例如可以是输入/输出接口、管脚或电路等。该处理单元可执行存储单元存储的计算机执行指令，以使执行设备内的芯片执行上述实施例描述的推荐方法，或者，以使训练设备内的芯片执行上述实施例描述的推荐方法。可选地，所述存储单元为所述芯片内的存储单元，如寄存器、缓存等，所述存储单元还可以是所述无线接入设备端内的位于所述芯片外部的存储单元，如只读存储器(read-only memory，ROM)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，随机存取存储器(random access memory，RAM)等。

具体的，请参阅图12，图12为本申请实施例提供的芯片的一种结构示意图，所述芯片可以表现为神经网络处理器NPU1200，NPU 1200作为协处理器挂载到主CPU(Host CPU)上，由Host CPU分配任务。NPU的核心部分为运算电路1203，通过控制器1204控制运算电路1203提取存储器中的矩阵数据并进行乘法运算。

NPU 1200可以通过内部的各个器件之间的相互配合，来实现图5所描述的实施例中提供的推荐方法。

更具体的，在一些实现中，NPU 1200中的运算电路1203内部包括多个处理单元(Process Engine,PE)。在一些实现中，运算电路1203是二维脉动阵列。运算电路1203还可以是一维脉动阵列或者能够执行例如乘法和加法这样的数学运算的其它电子线路。在一些实现中，运算电路1203是通用的矩阵处理器。

举例来说，假设有输入矩阵A，权重矩阵B，输出矩阵C。运算电路从权重存储器1202中取矩阵B相应的数据，并缓存在运算电路中每一个PE上。运算电路从输入存储器1201中取矩阵A数据与矩阵B进行矩阵运算，得到的矩阵的部分结果或最终结果，保存在累加器(accumulator)1208中。

统一存储器1206用于存放输入数据以及输出数据。权重数据直接通过存储单元访问控制器(Direct Memory Access Controller，DMAC)1205，DMAC被搬运到权重存储器1202中。输入数据也通过DMAC被搬运到统一存储器1206中。

BIU为Bus Interface Unit即，总线接口单元1210，用于AXI总线与DMAC和取指存储器(Instruction Fetch Buffer，IFB)1209的交互。

总线接口单元1210(Bus Interface Unit，简称BIU)，用于取指存储器1209从外部存储器获取指令，还用于存储单元访问控制器1205从外部存储器获取输入矩阵A或者权重矩阵B的原数据。

DMAC主要用于将外部存储器DDR中的输入数据搬运到统一存储器1206或将权重数据搬运到权重存储器1202中或将输入数据数据搬运到输入存储器1201中。

向量计算单元1207包括多个运算处理单元，在需要的情况下，对运算电路1203的输出做进一步处理，如向量乘，向量加，指数运算，对数运算，大小比较等等。主要用于神经网络中非卷积/全连接层网络计算，如Batch Normalization(批归一化)，像素级求和，对特征平面进行上采样等。

在一些实现中，向量计算单元1207能将经处理的输出的向量存储到统一存储器1206。例如，向量计算单元1207可以将线性函数；或，非线性函数应用到运算电路1203的输出，例如对卷积层提取的特征平面进行线性插值，再例如累加值的向量，用以生成激活值。在一些实现中，向量计算单元1207生成归一化的值、像素级求和的值，或二者均有。在一些实现中，处理过的输出的向量能够用作到运算电路1203的激活输入，例如用于在神经网络中的后续层中的使用。

控制器1204连接的取指存储器(instruction fetch buffer)1209，用于存储控制器1204使用的指令；

统一存储器1206，输入存储器1201，权重存储器1202以及取指存储器1209均为On-Chip存储器。外部存储器私有于该NPU硬件架构。

其中，上述任一处提到的处理器，可以是一个通用中央处理器，微处理器，ASIC，或一个或多个用于控制上述程序执行的集成电路。

另外需说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外，本申请提供的装置实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。

通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件的方式来实现，当然也可以通过专用硬件包括专用集成电路、专用CPU、专用存储器、专用元器件等来实现。一般情况下，凡由计算机程序完成的功能都可以很容易地用相应的硬件来实现，而且，用来实现同一功能的具体硬件结构也可以是多种多样的，例如模拟电路、数字电路或专用电路等。但是，对本申请而言更多情况下软件程序实现是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在可读取的存储介质中，如计算机的软盘、U盘、移动硬盘、ROM、RAM、磁碟或者光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，训练设备，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。

所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、训练设备或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、训练设备或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存储的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的训练设备、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘(Solid State Disk，SSD))等。

Claims

1.一种推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

获取第一特征表示、第二特征表示以及目标信息；其中，所述第一特征表示对应于第一用户的属性信息，所述第二特征表示对应于第一物品的属性信息，所述第一物品为目标供应商提供的物品，所述目标信息与所述目标供应商历史上的物品曝光数量有关；

根据所述第一特征表示以及所述第二特征表示，通过推荐模型，得到向所述第一用户进行所述第一物品的推荐的第一推荐分数；

根据所述第一推荐分数，向所述第一用户进行物品推荐。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述物品推荐的推荐结果，通过动量梯度法，更新所述目标信息，得到更新后的目标信息；所述更新后的目标信息与所述目标供应商的物品曝光数量有关；

根据所述第二推荐分数，对所述第二用户进行物品推荐。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一推荐分数，向所述第一用户进行物品推荐，包括：

4.根据权利要求1至3任一所述的方法，其特征在于，所述物品曝光数量为所述目标供应商在历史上预设时间内的曝光量。

5.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述第一物品为音乐、视频、广告或者文本。

6.根据权利要求1至5任一所述的方法，其特征在于，所述第一用户的属性信息对应于所述第一用户输入的查询，所述物品为文档，所述供应商为文档提供者或者文档类型。

7.一种推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

根据所述第一特征表示以及所述第二特征表示，通过推荐模型，得到向所述多个用户进行物品推荐时多个物品中每个物品的推荐分数；

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述优化目标还包括如下约束的至少一种：

对每个用户推荐物品的数量约束；以及，

每个供应商被曝光的物品的数量约束。

9.根据权利要求7至8任一所述的方法，其特征在于，所述物品为音乐、视频、广告或者文本。

10.根据权利要求7至9任一所述的方法，其特征在于，所述第一用户的属性信息对应于所述第一用户输入的查询，所述物品为文档，所述供应商为文档提供者或者文档类型。

11.一种推荐装置，其特征在于，所述装置包括：

根据所述第一推荐分数，向所述第一用户进行物品推荐。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述处理模块，还用于：

所述获取模块，还用于：

根据所述第二推荐分数，对所述第二用户进行物品推荐。

13.根据权利要求11或12所述的装置，其特征在于，所述处理模块，具体用于：

14.根据权利要求11至13任一所述的装置，其特征在于，所述物品曝光数量为所述目标供应商在历史上预设时间内的曝光量。

15.根据权利要求11至14任一所述的装置，其特征在于，所述第一物品为音乐、视频、广告或者文本。

16.根据权利要求11至15任一所述的装置，其特征在于，所述第一用户的属性信息对应于所述第一用户输入的查询，所述物品为文档，所述供应商为文档提供者或者文档类型。

17.一种推荐装置，其特征在于，所述装置包括：

18.根据权利要求17所述的装置，其特征在于，所述优化目标还包括如下约束的至少一种：

对每个用户推荐物品的数量约束；以及，

每个供应商被曝光的物品的数量约束。

19.根据权利要求17或18所述的装置，其特征在于，所述物品为音乐、视频、广告或者文本。

20.根据权利要求17至19任一所述的装置，其特征在于，所述第一用户的属性信息对应于所述第一用户输入的查询，所述物品为文档，所述供应商为文档提供者或者文档类型。

21.一种计算设备，其特征在于，所述计算设备包括存储器和处理器；所述存储器存储有代码，所述处理器被配置为获取所述代码，并执行如权利要求1至10任一所述的方法。

22.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有一个或多个指令，所述指令在由一个或多个计算机执行时使得所述一个或多个计算机实施权利要求1至10任一所述的方法。

23.一种计算机程序产品，包括代码，其特征在于，在所述代码被执行时用于实现如权利要求1至10任一所述的方法。