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申请/专利权人：深圳市腾讯网域计算机网络有限公司

摘要：本申请公开了一种模型确定方法和相关装置，针对在目标渠道进行目标虚拟产品的内容推送的转化预测这一复杂问题，将其近似的拆分为两个简单问题，并基于这两个简单问题作为建模依据，得到初始预测模型中的第一预测子模型和第二预测子模型。基于这两个预测子模型，可以分别构建对应的训练样本，即训练样本只针对这两个预测子模型其中一个模型构建对应的样本标签。通过问题的近似拆分并针对不同的简单问题来获取不同的样本，实质性的解决了复杂问题对应的训练样本中正样本稀疏的问题，并降低了这两个预测子模型的正负样本比例的调节难度，基于此训练得到预测模型，可以在不太损失精度的情况下，有效提升模型的泛化能力和模型上线速度。

主权项：1.一种模型确定方法，其特征在于，所述方法包括：根据预测任务确定对应的初始预测模型，所述预测任务用于预测在所述目标渠道进行所述目标虚拟产品的内容推送，使得所述目标虚拟产品产生转化的概率预测，所述初始预测模型包括并列设置的第一预测子模型和第二预测子模型，所述第一预测子模型用于预测在所述目标渠道进行包括所述目标虚拟产品的多个虚拟产品的内容推送，使得所述多个虚拟产品中至少一个产生转化的概率；所述第二预测子模型用于预测在包括所述目标渠道的多个渠道进行所述目标虚拟产品的内容推送，使得所述目标虚拟产品产生转化的概率；获取包括样本账号信息的训练样本，所述训练样本包括第一类样本和第二类样本，所述第一类样本具有与所述第一预测子模型相关的第一样本标签，所述第二类样本具有与所述第二预测子模型相关的第二样本标签；将所述训练样本输入所述初始预测模型，通过所述第一预测子模型得到第一预测转化率，以及通过所述第二预测子模型得到第二预测转化率；所述第一预测转化率和所述第二预测转化率用于生成对应所述预测任务的第三预测转化率；当所述训练样本为所述第一类样本时，根据所述第一样本标签和所述第一预测转化率间的差异，确定单渠道损失函数，当所述训练样本为所述第二类样本时，根据所述第二样本标签和所述第二预测转化率间的差异，确定单虚拟产品损失函数；通过所述单渠道预损失函数和所述单虚拟产品损失函数，对所述初始预测模型进行训练，得到预测模型，所述预测模型用于预测在所述目标渠道进行所述目标虚拟产品的内容推送，针对不同用户账号信息的转化率。

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