本申请涉及计算机技术领域，提供一种信息召回方法及装置，用以提高召回准确率，其中，方法包括：基于包含目标对象关联的各个第一媒体标签，以及包含通过各个第一媒体标签与目标对象关联的各个第一关联对象的第一关联关系，获得目标对象的第一标签融合特征，然后，获取至少一个待召回对象各自对应的第二标签融合特征，进而基于获得的第一标签融合特征和各个第二标签融合特征，确定目标召回对象。本申请实施例可应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等各种场景，通过标签融合特征表示目标对象和待召回对象，提高了召回准确率。提高了召回准确率。提高了召回准确率。
【技术实现步骤摘要】
信息召回方法及装置
[0001]本申请涉及计算机
，提供一种信息召回方法及装置。
技术介绍
[0002]随着互联网的发展，多媒体信息层出不穷，以短视频为例，每天新产生的短视频数以亿计。为保证推荐效果，推荐系统需要精准确定目标对象的特征信息，进而从多媒体信息库中，召回与目标对象的特征信息的待召回对象的多媒体信息，其中，特征信息用于表征目标对象的对象类型，例如，目标对象的对象类型是“游戏账户”。
[0003]相关技术中，通常将目标对象发布的各个多媒体信息各自对应的多媒体信息内容特征进行平均，得到该目标对象的对象特征信息。
[0004]然而，在采用上述方法计算对象特征信息的过程中，由于不同领域的多媒体信息之间的向量差异性较大，其对应的多媒体特征向量之间的距离也比较大，因此，对于发布的各个多媒体信息的类别差异较大的对象的召回，召回准确率较低，进而影响推荐准确率和推荐效果。
[0005]以多媒体信息为视频为例，目标对象发布了2个视频，2个视频的视频内容特征分别表征“体育视频”和“电视剧视频”，“体育视频”和“电视剧视频”所属的领域不同，两者之间的向量差异性较大，得到的对象特征信息准确率较低。
技术实现思路
[0006]本申请实施例提供一种信息召回方法及装置，用以提高信息召回的准确率。
[0007]第一方面，本申请实施例提供一种信息召回方法，该方法包括：
[0008]响应于针对目标对象的信息召回操作，基于第一关联关系，获得所述目标对象的第一标签融合特征，其中，所述第一关联关系中包含所述目标对象关联的各个第一媒体标签，以及包含通过所述各个第一媒体标签与所述目标对象关联的各个第一关联对象；
[0009]获取至少一个待召回对象，并获取所述至少一个待召回对象各自对应的第二标签融合特征，其中，每个第二标签融合特征是基于与对应的待召回对象关联的各个第二媒体标签，以及基于通过所述各个第二媒体标签与所述对应的待召回对象关联的各个第二关联对象确定的；
[0010]基于所述第一标签融合特征和获取的各个第二标签融合特征，从所述至少一个待召回对象中，确定出至少一个目标召回对象。
[0011]第二方面，本申请实施例提供一种信息召回装置，包括：
[0012]标签融合单元，用于响应于针对目标对象的信息召回操作，基于第一关联关系，获得所述目标对象的第一标签融合特征，其中，所述第一关联关系中包含所述目标对象关联的各个第一媒体标签，以及包含通过所述各个第一媒体标签与所述目标对象关联的各个第一关联对象；
[0013]特征获取单元，用于获取至少一个待召回对象，并获取所述至少一个待召回对象
各自对应的第二标签融合特征，其中，每个第二标签融合特征是基于与对应的待召回对象关联的各个第二媒体标签，以及基于通过所述各个第二媒体标签与所述对应的待召回对象关联的各个第二关联对象确定的；
[0014]召回确定单元，用于基于所述第一标签融合特征和获取的各个第二标签融合特征，从所述至少一个待召回对象中，确定出至少一个目标召回对象。
[0015]在一些实施例中，所述装置还包括关联确定单元，所述关联确定单元用于通过以下方式确定所述第一关联关系：
[0016]获取所述目标对象关联的各个目标媒体标签，以及获取所述各个第一候选对象各自关联的各个目标媒体标签；
[0017]将与所述目标对象关联有相同目标媒体标签的第一候选对象，作为第一关联对象，并将所述相同目标媒体标签作为第一媒体标签；
[0018]通过得到的各个第一媒体标签，对所述目标对象和得到的各个第一关联对象进行关联，得到所述第一关联关系。
[0019]在一些实施例中，所述关联确定单元用于根据以下方式确定所述目标对象关联的各个目标媒体标签：
[0020]获取候选媒体标签集合，其中，每个候选媒体标签表征所述目标对象发布的各个第一多媒体信息中的一个第一多媒体信息的内容属性；
[0021]基于所述候选媒体标签集合中各个候选媒体标签各自对应的重复出现数目，从所述各个候选媒体标签中，筛选出所述各个目标媒体标签。
[0022]在一些实施例中，所述基于第一关联关系，获得所述目标对象的第一标签融合特征时，标签融合单元具体用于：
[0023]基于所述各个第一媒体标签各自对应的重复出现数目，确定所述各个第一媒体标签分别与所述目标对象之间的关联权重；
[0024]基于所述各个第一媒体标签，以及确定的各个关联权重，获得所述目标对象的第一标签融合特征。
[0025]在一些实施例中，所述第一关联关系还包含：所述各个第一关联对象各自关联的各个第三媒体标签，每个第三媒体标签表征对应的第一关联对象发布的一个第三多媒体信息的内容属性，第三媒体标签与第一媒体标签不同。
[0026]在一些实施例中，所述基于第一关联关系，获得所述目标对象的第一标签融合特征时，标签融合单元具体用于：
[0027]基于游走长度，对所述第一关联关系进行随机游走，得到各个对象标签序列；
[0028]将所述各个对象标签序列，输入至目标向量表示模型，得到所述目标对象的第一标签融合特征。
[0029]在一些实施例中，所述第一关联关系中还包含所述目标对象关联的目标群体信息，所述目标群体信息是根据针对所述目标对象触发目标操作的各个互动对象的对象信息确定的。
[0030]在一些实施例中，基于所述第一标签融合特征和获取的各个第二标签融合特征，从所述至少一个待召回对象中，确定出至少一个目标召回对象时，所述召回确定单元具体用于：
[0031]分别确定所述第一标签融合特征与所述各个第二标签融合特征之间的相似度；
[0032]基于确定的各个相似度的取值，从所述至少一个待召回对象中，确定出至少一个目标召回对象。
[0033]在一些实施例中，所述基于确定的各个相似度的取值，从所述至少一个待召回对象中，确定出至少一个目标召回对象时，所述召回确定单元具体用于：
[0034]基于确定的各个相似度的取值，按照从大到小的顺序，对所述至少一个待召回对象进行排序，得到第一排序结果，并基于所述第一排序结果，依次选取出取值最大的至少一个目标召回对象；或者，
[0035]基于确定的各个相似度的取值，按照从小到大的顺序，对所述至少一个待召回对象进行排序，得到第二排序结果，并基于所述第二排序结果，依次选取出取值最大的至少一个目标召回对象。
[0036]第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括处理器和存储器，其中，所述存储器存储有计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述任一种信息召回方法的步骤。
[0037]第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其包括计算机程序，当所述计算机程序在电子设备上运行时，所述计算机程序用于使所述电子设备执行上述任一种信息召回方法的步骤。
[0038]第五方面，提供一种计算机程序产品，所述程序产品包括计算机程序，所述本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种信息召回方法，其特征在于，该方法包括：响应于针对目标对象的信息召回操作，基于第一关联关系，获得所述目标对象的第一标签融合特征，其中，所述第一关联关系中包含所述目标对象关联的各个第一媒体标签，以及包含通过所述各个第一媒体标签与所述目标对象关联的各个第一关联对象；获取至少一个待召回对象，并获取所述至少一个待召回对象各自对应的第二标签融合特征，其中，每个第二标签融合特征是基于与对应的待召回对象关联的各个第二媒体标签，以及基于通过所述各个第二媒体标签与所述对应的待召回对象关联的各个第二关联对象确定的；基于所述第一标签融合特征和获取的各个第二标签融合特征，从所述至少一个待召回对象中，确定出至少一个目标召回对象。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一关联关系是通过以下方式确定的：获取所述目标对象关联的各个目标媒体标签，以及获取所述各个第一候选对象各自关联的各个目标媒体标签；将与所述目标对象关联有相同目标媒体标签的第一候选对象，作为第一关联对象，并将所述相同目标媒体标签作为第一媒体标签；通过得到的各个第一媒体标签，对所述目标对象和得到的各个第一关联对象进行关联，得到所述第一关联关系。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标对象关联的各个目标媒体标签是通过以下方式确定的：获取候选媒体标签集合，其中，每个候选媒体标签表征所述目标对象发布的各个第一多媒体信息中的一个第一多媒体信息的内容属性；基于所述候选媒体标签集合中各个候选媒体标签各自对应的重复出现数目，从所述各个候选媒体标签中，筛选出所述各个目标媒体标签。4.如权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于第一关联关系，获得所述目标对象的第一标签融合特征，包括：基于所述各个第一媒体标签各自对应的重复出现数目，确定所述各个第一媒体标签分别与所述目标对象之间的关联权重；基于所述各个第一媒体标签，以及确定的各个关联权重，获得所述目标对象的第一标签融合特征。5.如权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一关联关系还包含：所述各个第一关联对象各自关联的各个第三媒体标签，每个第三媒体标签表征对应的第一关联对象发布的一个第三多媒体信息的内容属性，第三媒体标签与第一媒体标签不同。6.如权利要求5所述的方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗永盛，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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