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申请/专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司
摘要：本申请提供了一种时长预测模型的训练方法、装置、计算机设备及存储介质，属于计算机技术领域。方法包括：对样本训练集进行划分，得到多个样本训练子集；对于任一样本训练子集，基于第一模型，对样本训练集中目标数量个点击负样本进行预测，得到目标数量个点击负样本的伪时长标签；基于目标数量个点击负样本、目标数量个点击负样本的伪时长标签、多个样本网络资源以及多个样本网络资源的真实时长标签，训练第二模型和第一模型，第二模型用于对样本网络资源发生点击后的浏览时长大于时长阈值的概率进行预测。上述技术方案通过充分利用点击正样本和点击负样本来进行训练，解决了样本选择偏差问题，从而提高了第二模型对时长预测的准确性。
主权项：1.一种时长预测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：对样本训练集进行划分，得到多个样本训练子集，所述样本训练子集包括多个样本网络资源，所述多个样本网络资源包括发生点击的点击正样本和未发生点击的点击负样本；对于任一样本训练子集，基于第一模型，对所述样本训练集中目标数量个点击负样本进行预测，得到所述目标数量个点击负样本的伪时长标签，所述第一模型用于为点击负样本生成伪时长标签，所述目标数量与所述样本训练子集中点击正样本的数量相同，所述伪时长标签用于指示所述点击负样本发生点击后的浏览时长是否大于时长阈值；基于所述目标数量个点击负样本、所述目标数量个点击负样本的伪时长标签、所述多个样本网络资源以及所述多个样本网络资源的真实时长标签，训练第二模型和所述第一模型，所述真实时长标签用于指示所述样本网络资源发生点击后的浏览时长是否大于所述时长阈值，所述第二模型用于对样本网络资源发生点击后的浏览时长大于所述时长阈值的概率进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 腾讯科技(深圳)有限公司 时长预测模型的训练方法、装置、计算机设备及存储介质
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