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模型训练方法、推荐方法及相关产品 

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申请/专利权人:书行科技(北京)有限公司

摘要:本申请公开了一种模型训练方法、推荐方法及相关产品。该方法包括:获取训练集、第一生成器;将训练特征和交互物料作为第一生成器的输入,以使第一生成器基于训练特征和交互物料,去除训练对象的表征中的偏差因素,得到训练对象的无偏预测表征;基于无偏预测表征与交互物料的特征,预测训练对象与交互物料产生交互的第一概率;基于无偏预测表征预测训练对象在与交互物料的交互过程中受偏差因素的影响程度,得到第一权重;基于第一概率和第一标签的差异,得到第一损失;基于第一权重和第二标签的差异,得到第二损失;根据第一损失和第二损失确定目标损失;基于目标损失更新第一生成器的参数,得到无偏生成器。

主权项:1.一种模型训练方法,其特征在于,所述方法包括:获取训练集、第一生成器;所述训练集包括训练对象的训练特征、交互物料、第一标签、第二标签;所述交互物料为与所述训练对象产生过交互的物料;所述第一标签表征所述交互物料已与所述训练对象产生过交互;所述第二标签表示在所述训练对象与所述交互物料产生交互的过程中,所述训练对象受偏差因素的影响程度,所述偏差因素为促使所述训练对象与所述训练对象不感兴趣的物料产生交互的因素;将所述训练特征和所述交互物料作为所述第一生成器的输入,以使所述第一生成器基于所述训练特征和所述交互物料,去除所述训练特征中的所述偏差因素,得到所述训练对象的无偏预测表征;基于所述无偏预测表征与所述交互物料的特征,预测所述训练对象与所述交互物料产生交互的第一概率;基于所述无偏预测表征,预测所述训练对象在与所述交互物料的交互过程中受所述偏差因素的影响程度,得到第一权重;基于所述第一概率和所述第一标签的第一差异,得到第一损失;所述第一损失与所述第一差异呈正相关;基于所述第一权重和所述第二标签的第二差异,得到第二损失;所述第二损失与所述第二差异呈正相关;根据所述第一损失和第二损失确定目标损失;所述目标损失与所述第一损失呈正相关;所述目标损失与所述第二损失呈负相关;基于所述目标损失更新所述第一生成器的参数,得到无偏生成器。

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权利要求:

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