(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 202210933246.9 (22)申请日 2022.08.04 (71)申请人 北京沃东天骏信息技 术有限公司 地址 100176 北京市大兴区北京经济技 术 开发区科创十一街18号院2号楼4层 A402室 申请人 北京京东世纪贸易有限公司 (72)发明人 王颖帅　苗诗雨　 (74)专利代理 机构 北京派特恩知识产权代理有 限公司 1 1270 专利代理师 姚璐　徐川 (51)Int.Cl. G06Q 30/06(2012.01) G06F 16/9535(2019.01) (54)发明名称 一种信息处 理方法及装置、 存 储介质 (57)摘要 本申请公开了一种信息处理方法， 所述方法 包括： 将第一特征输入至筛选模型， 得到与至少 一个候选用户中各候选用户的候选评分， 所述第 一特征至少包括： 目标类别的描述信息、 至少一 个候选用户中各候选用户的用户特征， 所述候选 评分用于表征所述候选评分对应的候选用户对 所述目标类别的感兴趣程度； 根据所述至少一个 候选用户中各候选用户的候选评分， 从所述至少 一个候选用户中确定至少一个目标用户； 将所述 目标类别对应的对象输出至所述至少一个目标 用户。 另外， 本申请还公开了一种信息处理设备 及存储介质。 权利要求书2页 说明书19页 附图10页 CN 115311048 A 2022.11.08 CN 115311048 A 1.一种信息处 理方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 将第一特征输入至筛选模型， 得到至少一个候选用户中各候选用户的候选评分， 所述 第一特征至少包括： 目标类别的描述信息、 所述至少一个候选用户中各候选用户的用户特 征， 所述候选用户的候选评 分用于表征所述候选评 分对应的候选用户对所述目标类别的感 兴趣程度； 根据所述至少一个候选用户中各候选用户的候选评分， 从所述至少一个候选用户中确 定至少一个目标用户； 将所述目标类别对应的对象输出至所述至少一个目标用户。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述筛选模型至少包括： 兴趣确定子网络， 所述将第一特征输入至筛选模型， 得到与至少一个候选用户中各候选用户的候选评分， 包 括： 对于所述至少一个候选用户中每一候选用户， 将所述候选用户的用户特征输入至所述 兴趣确定子网络， 得到所述候选用户的兴趣信息， 所述兴趣信息表征所述候选用户的至少 两个兴趣； 确定所述至少一个候选用户中， 至少两个兴趣包括所述目标类别的候选用户， 确定至 少两个兴趣 包括所述目标类别的候选用户的候选 评分。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获取至少两条第一训练数据， 所述至少两条第一训练数据中每一第一训练数据包括： 第一训练特征和所述第一训练特征对应的第一标签， 所述第一训练特征包括： 训练兴趣的 描述信息、 训练用户的用户特征， 所述第一标签用于表征所述训练用户对所述训练兴趣的 感兴趣程度， 所述第一标签 基于所述训练用户的历史行为确定； 根据所述至少两条第一训练数据对初始筛 选模型进行训练， 得到所述筛 选模型。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述至少两条第 一训练数据对初 始筛选模型进行训练， 得到所述筛 选模型， 包括： 将所述至少两条第 一训练数据中的第 一训练特征输入至所述初始筛选模型， 得到第 一 预测分数； 在所述初始筛选模型未收敛的情况下， 根据 所述至少两条第 一训练数据中各第 一训练 数据对应的第一预测分数和所述第一训练数据的第一标签， 确定所述初始筛选模型的第一 损失值； 基于所述第一损 失值更新所述初始筛选模型的参数， 得到所述筛选模型， 并继续将所 述至少两条第一训练数据中的第一训练特征输入至所述初始筛选模型， 直到所述初始筛选 模型收敛， 得到所述筛 选模型。 5.根据权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述至少两条第 一训练数据中各 第一训练数据对应的第一预测分数和所述第一训练数据的第一标签， 确定所述初始筛选模 型的第一损失值， 包括： 根据所述至少两条训练数据中各训练数据对应的第 一预测分数、 所述训练数据的所述 第一标签以及所述第一标签对应的权 重， 确定所述初始筛 选模型的第一损失值。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 对用于表征所述训练用户对所述训练兴趣的感兴趣程度的所述第 一标签， 确定所述训权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115311048 A 2练用户的用户特征、 用户交互对象和所述用户交互对象中所述训练兴趣对应的感兴趣对 象， 确定所述第一标签对应的权 重。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 将第二特征输入至选品模型， 得到与至少一个候选对象中各候选对象的候选评分， 所 述第二特征至少包括： 所述 目标类别的描述信息、 所述至少一个候选对 象中各候选对 象的 对象特征， 所述候选对象的候选评 分用于表征所述候选评 分对应的候选对象与所述目标类 别的匹配程度； 根据所述至少一个候选对象中各候选对象的候选评分， 从所述至少一个候选对象中确 定至少一个目标对象； 对应的， 所述将所述目标类别对应的对象输出至与所述至少一个目标用户， 包括： 将所述至少一个目标对象输出至所述至少一个目标用户。 8.根据权利要求7 所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获取至少两条第二训练数据， 所述至少两条第二训练数据中每一第二训练数据包括： 第二训练特征和所述第二训练特征对应的第二标签， 所述第二训练特征包括： 训练兴趣的 描述信息、 训练对 象的对象特征， 所述第二标签用于表征所述训练对 象与所述训练兴趣的 匹配程度， 所述第二标签 基于所述训练对象的对象特 征确定； 根据所述至少两个第二训练数据对初始选品模型进行训练， 得到所述选品模型。 9.根据权利要求8所述的方法， 其特征在于， 根据 所述至少两条第 二训练数据对初始选 品模型进行训练， 得到所述选品模型， 包括： 将所述至少两条第 二训练数据中的第 二训练特征输入至所述初始选品模型， 得到第 二 预测分数； 在所述初始选品模型未收敛的情况下， 根据 所述至少两条第 二训练数据中各第 二训练 数据对应的第二预测分数和所述第二训练数据的第二标签， 确定所述初始选品模型的第二 损失值； 基于所述第二损 失值更新所述初始选品模型的参数， 得到所述选品模型， 并继续将所 述至少两条第二训练数据中的第二训练特征输入至所述初始选品模型， 直到所述初始选品 模型收敛， 得到所述选品模型。 10.一种信息处 理装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 第一确定单元， 用于将第一特征输入至筛选模型， 得到与至少一个候选用户中各候选 用户的候选评 分， 所述第一特征至少包括： 目标类别的描述信息、 所述至少一个候选用户中 各候选用户的用户特征， 所述候选用户的候选评分用于表征所述候选评分对应的候选用户 对所述目标类别的感兴趣程度； 第二确定单元， 用于根据所述至少一个候选用户中各候选用户的候选评分， 从所述至 少一个候选用户中确定 至少一个目标用户； 输出单元， 用于将所述目标类别对应的对象输出至所述至少一个目标用户。 11.一种存储介质， 存储有计算机程序， 所述计算机程序被处理器执行时， 执行上述权 利要求1至9任一项所述的信息处 理方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115311048 A 3