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申请/专利权人：微梦创科网络科技(中国)有限公司
申请日：2023-12-29
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN118152867A
主分类号：G06F18/241
分类号：G06F18/241;G06F18/27;G06F18/213;G06N3/0499;G06N3/084;G06F16/9035
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.07#公开
摘要：本申请涉及一种推荐模型的训练方法、物料推荐方法、装置及计算机设备，涉及人工智能技术领域。该方法包括：使用训练样本集对组合模型进行迭代训练，以基于训练好的组合模型构建推荐模型；在每次迭代过程中，将物料样本的任务信息输入到组合模型中的推荐网络中，得到第一预测值；将物料样本的推荐位置信息输入到组合模型中的位置偏差修正网络基于拼接向量得到第二预测值；该拼接向量由任务向量以及位置向量拼接生成；基于第一预测值，第二预测值以及预设的模型损失函数，对组合模型进行模型训练。通过上述方法，可以减少或消除训练过程中由于推荐位置造成的训练偏差，提高基于训练得到的组合模型中的组合网络构建的推荐模型的预测准确性。
主权项：1.一种推荐模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练样本集，所述训练样本集中包含物料样本的物料样本信息以及物料样本的任务目标标签；所述物料样本信息包含任务信息以及推荐位置信息；使用所述训练样本集对组合模型进行迭代训练，以基于训练好的组合模型构建推荐模型；所述推荐模型用于基于输入的目标物料的任务信息输出目标物料的任务目标预测值，在每次迭代过程中：将所述物料样本的任务信息输入到所述组合模型的推荐网络中进行任务目标预测，得到第一预测值；将所述物料样本的推荐位置信息输入到所述组合模型的位置偏差修正网络中基于拼接向量进行任务目标预测，得到第二预测值；其中，所述拼接向量由任务向量以及位置向量拼接生成，所述任务向量是所述推荐网络基于任务目标对所述任务信息进行特征提取得到的特征向量，所述位置向量是所述位置偏差修正网络对所述推荐位置信息进行特征提取得到的特征向量；基于所述第一预测值，所述第二预测值以及预设的模型损失函数，对所述组合模型进行参数更新，直至满足设定的训练条件得到训练好的组合模型；其中，所述模型损失函数用于表征输入物料的任务目标的各预测值和任务目标标签之间的差异。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 微梦创科网络科技(中国)有限公司 推荐模型的训练方法、物料推荐方法、装置及计算机设备
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