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申请/专利权人：阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司
摘要：本说明书实施例提供推荐模型数据处理方法，该方法应用于服务端且推荐模型包括图神经网络模块以及原型网络模块，该方法包括根据至少两个终端发送的终端操作数据构建全局图，并根据全局图以及图神经网络模块，获得每个终端的训练数据以及训练数据对应的聚合向量；根据训练数据对应的聚合向量以及预设数量的原型向量，确定原型网络模块相对于聚合向量的初始模块参数；根据每个终端的训练数据、训练数据对应的聚合向量以及原型网络模块相对于聚合向量的初始模块参数，训练图神经网络模块以及所述原型网络模块，并获得训练后的原型网络模块的预设数量的目标模块参数；将原型网络模块以及原型网络模块的预设数量的目标模块参数，分别下发至每个终端。
主权项：1.一种推荐模型数据处理方法，应用于服务端，且所述推荐模型包括图神经网络模块以及原型网络模块，其中，所述方法包括：根据至少两个终端发送的终端操作数据构建全局图，并根据所述全局图以及所述图神经网络模块，获得每个终端的训练数据以及所述训练数据对应的聚合向量，其中，所述全局图根据所述至少两个终端之间的相似度构建，所述聚合向量通过将所述每个终端的训练数据、与其相邻终端的终端操作数据进行聚合获得；根据所述训练数据对应的聚合向量以及预设数量的原型向量，确定所述原型网络模块相对于所述聚合向量的初始模块参数，其中，所述原型向量为所述原型网络模块的模块参数向量；根据所述每个终端的训练数据、所述训练数据对应的聚合向量以及所述原型网络模块相对于所述聚合向量的初始模块参数，训练所述图神经网络模块以及所述原型网络模块，并获得训练后的原型网络模块的预设数量的目标模块参数；将所述原型网络模块以及所述原型网络模块的预设数量的目标模块参数，分别下发至所述至少两个终端，用于所述终端部署所述原型网络模块，并通过所述终端的记忆网络将所述终端更新操作数据的更新记忆向量上传至所述服务端。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 阿里巴巴达摩院(杭州)科技有限公司 推荐模型数据处理方法
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