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申请/专利权人：拉扎斯网络科技(上海)有限公司
申请日：2024-03-07
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118227874A
主分类号：G06F16/9535
分类号：G06F16/9535;G06Q30/0601;G06F18/213;G06F18/214;G06F18/243
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本公开提供一种推荐方法、设备、程序产品及存储介质，所述方法包括：获取与目标推荐对象和用户对应的特征数据，特征数据包含用于表征用户针对目标推荐对象的时空周期性特征；获取推荐模型基于特征数据预测的用户转化目标推荐对象的概率，以确定出将目标推荐对象推荐给用户的推荐分；推荐模型的训练集包含了历史用户重复转化历史推荐对象的训练样本，推荐模型是基于输入的训练样本，预测出历史用户转化历史推荐对象的概率后，以最小化概率与训练样本的表征历史用户是否转化历史推荐对象的标签之间的误差为优化目标进行训练，从而学习到历史用户重复转化历史推荐对象的时空周期性特征的。本实施例能够提升推荐准确度。
主权项：1.一种推荐方法，所述方法包括：获取与目标推荐对象和用户对应的特征数据，所述特征数据包含一种或多种用于表征用户针对目标推荐对象的时空周期性特征；获取所述推荐模型基于所述特征数据预测的所述用户转化所述目标推荐对象的概率，以确定出将所述目标推荐对象推荐给所述用户的推荐分；其中，所述推荐模型的训练集包含了历史用户重复转化历史推荐对象的训练样本，所述推荐模型是基于输入的训练样本，预测出历史用户转化历史推荐对象的概率后，以最小化所述概率与所述训练样本的表征历史用户是否转化历史推荐对象的标签之间的误差为优化目标进行训练，从而学习到历史用户重复转化历史推荐对象的时空周期性特征的。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 拉扎斯网络科技(上海)有限公司 推荐方法、设备、程序产品及存储介质
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