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申请/专利权人：微梦创科网络科技(中国)有限公司
摘要：本申请实施例公开了一种推荐模型训练方法、物料推荐方法及电子设备，所述推荐模型训练方法包括：对训练批次中的用户信息和物料信息进行特征提取，得到用户特征和物料特征，根据物料信息中的交互信息计算流行度，以流行度作为惩罚因子设置兴趣模型的第一损失函数，以流行度作为非惩罚因子设置从众模型的第二损失函数，基于第一损失函数和第二损失函数设置推荐模型的损失函数，将用户特征和物料特征输入推荐模型，以推荐物料为输出且以推荐模型的损失函数输出值符合要求为目标，对推荐模型进行训练。本申请实施例可以降低流行度偏差，充分捕捉用户的兴趣，提高推荐的个性化能力，提升用户的体验。
主权项：1.一种推荐模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：对训练批次中的用户信息和物料信息进行特征提取，得到用户特征和物料特征；根据所述物料信息中的交互信息计算流行度，所述流行度表征物料的流行程度；以所述流行度作为惩罚因子设置兴趣模型的第一损失函数，所述兴趣模型用于基于所述用户特征和物料特征计算兴趣匹配度，所述兴趣匹配度表征在兴趣维度上用户与物料的匹配程度；以所述流行度作为非惩罚因子设置从众模型的第二损失函数，所述从众模型用于基于所述用户特征和物料特征计算从众匹配度，所述从众匹配度表征在从众维度上用户与物料的匹配程度；基于所述第一损失函数和第二损失函数设置推荐模型的损失函数，所述推荐模型由所述兴趣模型和从众模型组成、且用于根据所述兴趣匹配度和从众匹配度在所述训练批次中确定出推荐物料；将所述用户特征和物料特征输入所述推荐模型，以推荐物料为输出且以所述推荐模型的损失函数输出值符合要求为目标，对所述推荐模型进行训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 微梦创科网络科技(中国)有限公司 推荐模型训练方法、物料推荐方法及电子设备
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