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申请/专利权人：网易(杭州)网络有限公司
申请日：2024-03-14
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118260482A
主分类号：G06F16/9535
分类号：G06F16/9535;G06F16/9536;G06F18/214;G06Q50/00
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本申请提供了一种推荐模型的生成方法、推荐方法、及其装置、电子设备、以及计算机可读存储介质。所述推荐模型的生成方法包括：获取初始数据集；将初始数据集输入到初始模型进行训练，获得针对每一个训练样本的事实预测分数和反事实预测分数，训练包括：根据训练样本生成兴趣偏好表征矩阵和社交偏好表征矩阵，并生成针对每一个训练样本的事实预测分数和反事实预测分数；根据事实预测分数和反事实预测分数，以及兴趣偏好表征矩阵和社交偏好表征矩阵，对初始模型的参数进行更新，生成推荐模型。该方法解决了现有技术存在的因忽略了用户社交偏好、用户兴趣偏好与用户交互之间的因果性，导致推荐模型缺乏健壮性和可解释性的技术问题。
主权项：1.一种推荐模型的生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取初始数据集，所述初始数据集包括历史时段内多个用户对多个物品的交互数据，以及所述多个用户之间的社交关系数据；将所述初始数据集输入到初始模型进行训练，获得针对每一个训练样本的事实预测分数和反事实预测分数；其中，所述训练样本包括事实样本和反事实样本，所述事实样本为根据所述初始数据集获得的用户物品实体对，所述反事实样本为基于反事实推理获得的针对每一个所述用户物品实体对的反事实用户物品实体对；所述训练包括：所述初始模型根据所述训练样本生成兴趣偏好表征矩阵和社交偏好表征矩阵，并基于所述兴趣偏好表征矩阵和所述社交偏好表征矩阵生成针对每一个所述训练样本的事实预测分数和反事实预测分数；根据每一个所述训练样本的所述事实预测分数和所述反事实预测分数，以及所述兴趣偏好表征矩阵和所述社交偏好表征矩阵，对所述初始模型的参数进行更新，生成推荐模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 网易(杭州)网络有限公司 推荐模型的生成方法、推荐方法、及其装置、电子设备
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