(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 202210825837.4 (22)申请日 2022.07.14 (71)申请人 支付宝 （杭州） 信息技 术有限公司 地址 310013 浙江省杭州市西湖区西溪路 556号8层B段801-1 1 (72)发明人 范长勋　闵旭　俞骏临　许涛　 杜涛　 (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 赵杰 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 任务推荐方法 (57)摘要 本说明书实施例提供任务推荐 方法， 其中所 述任务推荐方法包括： 接收目标用户对应的任务 集合， 其中， 所述任务集合包含待处理任务； 基于 任务推荐模型中的第一任务处理单元对所述任 务集合进行处理， 获得所述任务集合的集合表 征； 基于偏好预测模型中的参数处理单元， 对所 述目标用户的用户参数进行处理， 获得所述目标 用户对应的用户表征； 基于所述任务推荐模型中 的第二任务处理单元， 对所述集合表征以及所述 用户表征进行处理， 获取所述待处理任务的任务 特征； 将所述任务特征输入所述任务推荐模型中 的任务预测单元， 获得所述目标用户对应的目标 任务， 从而准确向用户推荐符合其偏好的营销活 动。 权利要求书3页 说明书21页 附图8页 CN 115204949 A 2022.10.18 CN 115204949 A 1.一种任务推荐方法， 包括： 接收目标用户对应的任务 集合， 其中， 所述任务 集合包含待处理任务； 基于任务推荐模型中的第 一任务处理单元对所述任务集合进行处理， 获得所述任务集 合的集合表征； 基于偏好预测模型中的参数处理单元， 对所述目标用户的用户参数进行处理， 获得所 述目标用户对应的用户表征； 基于所述任务推荐模型中的第 二任务处理单元， 对所述集合表征以及所述用户表征进 行处理， 获取所述待处 理任务的任务特 征； 将所述任务特征输入所述任务推荐模型中的任务预测单元， 获得所述目标用户对应的 目标任务。 2.根据权利要求1所述的任务推荐方法， 所述将所述任务特征输入所述任务推荐模型 中的任务预测单 元， 获得所述目标用户对应的目标任务， 包括： 将所述任务特征输入所述任务推荐模型中的第一任务预测单元， 获得第一候选任务； 和/或 将所述任务特 征输入所述任务推荐模型中的第二任务预测单 元， 获得第二 候选任务； 将所述第一 候选任务和/或第二 候选任务作为目标任务。 3.根据权利要求2所述的任务推荐方法， 所述将所述任务特征输入所述任务推荐模型 中的第一任务预测单 元， 获得第一 候选任务， 包括： 将所述任务特 征输入所述任务推荐模型中的第一任务预测单 元， 获得任务预测结果； 基于所述任务预测结果从所述待处 理任务中为所述目标用户确定第一 候选任务。 4.根据权利要求2所述的任务推荐方法， 所述将所述任务特征输入所述任务推荐模型 中的第二任务预测单 元， 获得第二 候选任务， 包括： 基于所述偏好预测模型确定用户偏好 参数； 将所述用户偏好参数以及所述任务特征输入所述任务推荐模型中的第二任务预测单 元， 获得任务预测结果； 基于所述任务预测结果从所述待处 理任务中为所述目标用户确定第二 候选任务。 5.根据权利要求1所述的任务推荐方法， 所述基于任务推荐模型中的第一任务处理单 元对所述任务 集合进行处 理， 获得所述任务 集合的集合表征， 包括： 对所述任务集合中包含的所述待处理任务进行特征提取， 获得所述待处理任务的任务 特征； 将所述任务特征输入任务推荐模型中的第 一任务处理单元， 获得所述待处理任务的任 务表征； 基于所述任务表征确定所述任务 集合的集合表征。 6.根据权利要求5所述的任务推荐方法， 所述基于所述任务表征确定所述任务集合的 集合表征， 包括： 基于所述任务表征确定所述任务 集合的初始集 合表征； 基于第一编码模块对所述初始集合表征进行编码计算， 获得所述初始集合表征对应的 集合权重参数； 基于所述 集合权重参数以及所述初始集 合表征， 获得 所述任务 集合的目标集 合表征。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115204949 A 27.根据权利要求1所述的任务推荐方法， 所述基于所述任务推荐模型中的第二任务处 理单元， 对所述集合表征以及所述用户表征进行 处理， 获取所述待处理任务的任务特征， 包 括： 从所述集合表征中确定所述待处 理任务对应的任务表征； 基于所述任务表征与 所述用户表征输入目标第 二任务处理单元， 获得所述待处理任务 对应的任务特 征。 8.根据权利要求1所述的任务推荐方法， 所述基于偏好预测模型中的参数处理单元， 对 所述目标用户的用户参数进行处 理， 获得所述目标用户对应的用户表征， 包括： 接收所述目标用户的用户参数， 并对所述用户参数进行特征提取， 获得所述用户参数 对应的用户特 征； 将所述用户特征输入所述偏好预测模型的参数处理单元， 获得所述目标用户对应的用 户表征。 9.根据权利要求8所述的任务推荐方法， 所述将所述用户特征输入所述偏好预测模型 的参数处 理单元， 获得所述目标用户对应的用户表征， 包括： 将所述用户特征输入所述偏好预测模型的参数处理单元， 获得所述目标用户对应的初 始用户表征； 基于第二编码模块对所述初始用户表征进行编码计算， 获得所述初始用户表征对应的 用户权重参数； 基于所述初始用户表征以及所述用户权重参数， 确定所述目标用户对应的目标用户表 征。 10.根据权利要求1所述的任务推荐方法， 所述基于偏好预测模型中的参数处理单元， 对所述目标用户的用户参数进行处 理， 获得所述目标用户对应的用户表征之后， 还 包括： 将所述用户表征输入所述偏好预测模型中的偏好预测单 元， 获得用户偏好 参数。 11.根据权利要求1所述的任务推荐方法， 所述偏好预测模型的训练步骤， 包括： 确定针对偏好预测模型的训练样本以及样本标签， 其中， 所述训练样本为样本用户的 样本用户参数， 所述样本标签为所述样本用户的样本用户偏好 参数； 基于所述样本用户参数确定所述样本用户的样本用户类型； 从所述偏好预测模型的参数处理单元中， 确定与 所述样本用户类型对应的目标参数处 理单元； 将所述样本用户参数输入所述目标参数处理单元， 获得所述样本用户对应的样本用户 表征； 将所述样本用户表征输入所述偏好预测模型中的偏好预测单 元， 获得偏好预测结果； 基于所述偏好预测结果以及所述样本用户偏好参数， 对所述偏好预测模型进行训练， 直至达到训练停止条件， 获得训练后的偏好预测模型。 12.根据权利要求1或1 1所述的任务推荐方法， 所述任务推荐模型的训练步骤， 包括： 确定针对任务推荐模型的训练样本以及样本标签， 其中， 所述训练样本为样本用户对 应的样本任务集合， 所述样本任务集合中包含样本任务， 所述样本标签为所述样本用户的 偏好任务； 基于任务推荐模型中的第 一任务处理单元对所述样本任务集合进行处理， 获得所述样权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115204949 A 3