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申请/专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日：2020-06-23
公开（公告）日：2024-06-18
公开（公告）号：CN113762298B
主分类号：G06F18/24
分类号：G06F18/24;G06N3/094;G06N3/0895
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.18#授权;2021.12.24#实质审查的生效;2021.12.07#公开
摘要：本发明公开了相似人群扩展方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取目标对象对应的特定用户，根据特定用户的基础属性数据和行为数据，生成特定用户的特征数据，特定用户包括：种子用户和目标用户；根据特定用户的特征数据，采用随机梯度方法训练对抗网络学习算法的算法模型；基于算法模型，根据目标用户的特征数据，从目标用户中确定目标对象对应的可扩展用户。该实施方式基于对抗网络学习算法对特定用户进行半监督训练，避免无监督学习的适应性阈值选择敏感问题、有监督学习及特种优选方法的过拟合问题，提高训练的算法模型的准确性。
主权项：1.一种相似人群扩展方法，其特征在于，包括：获取目标对象对应的特定用户，根据所述特定用户的基础属性数据和行为数据，生成所述特定用户的特征数据，所述特定用户包括：种子用户和目标用户；根据所述特定用户的特征数据，采用随机梯度方法训练对抗网络学习算法的算法模型；基于所述算法模型，根据所述目标用户的特征数据，从所述目标用户中确定所述目标对象对应的可扩展用户；其中，所述根据所述特定用户的特征数据，采用随机梯度方法训练对抗网络学习算法的算法模型，包括：初始化对抗网络学习算法的分类模型；根据所述特定用户的特征数据和所述分类模型，通过随机梯度上升方法训练判别参数，获取所述判别参数对应的判别模型；通过随机梯度下降方法，利用所述判别模型的损失函数训练分类参数，根据训练后的分类参数更新所述分类模型；判断所述判别模型和更新后的分类模型是否符合预设条件；若是，则确定所述更新后的分类模型为目标分类模型，确定所述判别模型为目标判别模型；若否，则利用所述特定用户的特征数据和所述更新后的分类模型进行模型训练，直至训练得到的判别模型和分类模型符合预设条件。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司 相似人群扩展方法和装置
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