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申请/专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司
摘要：本申请实施例公开了一种点击预估模型的训练方法、信息推荐方法、装置、及设备，用于减少人工调权的人工成本，提高模型预估全内容信息的点击率的精度。该方法包括：获取每个样本行为数据对应的样本特征序列；基于点击预估阈值，从N个样本特征序列中选取M个混排样本特征序列；将M个混排样本特征序列分别输入至混排点击预估模型，通过混排点击预估模型输出M个混排点击预估得分；将M个混排样本特征序列分别输入至辅助点击预估模型，通过辅助点击预估模型输出M个辅助点击预估得分；基于一致性约束条件，对M个混排点击预估得分以及M个辅助点击预估得分进行损失值计算，并基于第一约束损失值，对混排点击预估模型的模型参数进行更新。
主权项：1.一种点击预估模型的训练方法，其特征在于，包括：对N个样本行为数据中的每个所述样本行为数据进行特征处理，得到每个所述样本行为数据对应的样本特征序列，其中，每个所述样本特征序列对应有一个样本标签，所述N为大于等于1的整数；基于点击预估阈值，从N个所述样本特征序列中选取M个混排样本特征序列，其中，所述M为大于等于1小于等于所述N的整数；将M个所述混排样本特征序列分别输入至混排点击预估模型，通过所述混排点击预估模型输出M个混排点击预估得分；将M个所述混排样本特征序列分别输入至辅助点击预估模型，通过所述辅助点击预估模型输出M个辅助点击预估得分；基于一致性约束条件，对M个所述混排点击预估得分以及M个所述辅助点击预估得分进行损失值计算，得到第一约束损失值；基于所述第一约束损失值，对所述混排点击预估模型的模型参数进行更新。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 腾讯科技(深圳)有限公司 点击预估模型的训练方法、信息推荐方法、装置、及设备
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