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申请/专利权人：海看网络科技(山东)股份有限公司
申请日：2024-05-16
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118200673A
主分类号：H04N21/466
分类号：H04N21/466
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.02#实质审查的生效;2024.06.14#公开
摘要：本申请公开了一种用于节目推荐的模型训练方法、系统、设备及介质，涉及深度学习技术领域。方法包括以下步骤：步骤S1：构建节目推荐模型；步骤S2：使用基于节目数据生成的训练数据训练所述节目推荐模型；步骤S3：基于用户偏好数据训练奖励模型，使用所述奖励模型进一步优化所述节目推荐模型；步骤S4：获取用户输入的查询文本数据，调用优化后的所述节目推荐模型，进行预测并返回推荐的节目。通过大模型的语义理解能力理解用户的意图，在用户与节目间建立一个桥梁，帮助用户快速准确定位目标节目，提高推荐节目准确度。
主权项：1.一种用于节目推荐的模型训练方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S1：构建节目推荐模型；步骤S2：使用基于节目数据生成的训练数据训练所述节目推荐模型；所述步骤S2具体包括：步骤S21：从节目数据库中获取所有节目的结构化数据，将所述结构化数据进行预处理为节目实体关系三元组；其中，所述实体关系三元组包括：节目名称、演员关系以及主演人员；步骤S22：基于所述节目实体关系三元组生成节目知识图谱；步骤S23：基于广度优先搜索算法遍历知识图谱中的关系链接，计算实体之间的最小步数，保留2*N以内的实体关系路径；步骤S24：将所述实体关系路径输入所述节目推荐模型进行句子生成，得到符合规范的训练数据；步骤S25：基于所述训练数据对所述节目推荐模型进行微调；步骤S3：基于用户偏好数据训练奖励模型，使用所述奖励模型进一步优化所述节目推荐模型；步骤S4：获取用户输入的查询文本数据，调用优化后的所述节目推荐模型，进行预测并返回推荐的节目。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 海看网络科技(山东)股份有限公司 一种用于节目推荐的模型训练方法、系统、设备及介质
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