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申请/专利权人：阿里巴巴(中国)有限公司
摘要：本说明书实施例提供一种推荐模型更新方法、推荐模型训练方法及计算设备，其中，推荐模型更新方法包括：获取数据删除请求；获取基于多个训练分组进行分别训练得到的多个推荐模型；根据数据标志，从多个训练分组中确定包括特定数据的第一训练分组；从第一训练分组中删除特定数据，得到更新分组，并利用更新分组对第一推荐模型再次进行训练；利用再次训练后的第一推荐模型和第二推荐模型，针对用户进行对象推荐。在获取到数据删除请求时，只需从第一训练分组中删除特定数据，然后利用更新分组对相应的第一推荐模型再次进行训练，根据再次训练后的第一推荐模型和其他推荐模型，针对用户进行对象推荐，提高了推荐模型更新的效率。
主权项：1.一种推荐模型更新方法，包括：获取数据删除请求，其中，所述数据删除请求携带特定数据的数据标志；获取多个推荐模型，其中，所述多个推荐模型是基于多个训练分组进行分别训练得到的，所述多个训练分组中的每一个包括基于用户行为数据的特征信息聚类得到的用户行为数据集合；根据所述数据标志，从所述多个训练分组中确定包括所述特定数据的第一训练分组，其中，所述第一训练分组用于训练所述多个推荐模型中的第一推荐模型；从所述第一训练分组中删除所述特定数据，得到更新分组，并利用所述更新分组对所述第一推荐模型再次进行训练；获取特定用户的用户信息；将所述用户信息分别输入再次训练后的所述第一推荐模型和第二推荐模型，得到各推荐模型输出的预测用户行为数据，其中，所述第二推荐模型为所述多个推荐模型中除所述第一推荐模型以外的推荐模型，所述预测用户行为数据包括所述特定用户的用户向量表示和各预测行为对象的行为对象向量表示；利用注意力机制，对所述各推荐模型输出的所述特定用户的用户向量表示和各预测行为对象的行为对象向量表示进行注意力计算，得到所述特定用户与各预测行为对象之间的关联权重；根据所述关联权重，确定向所述特定用户推荐的特定行为对象。
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百度查询： 阿里巴巴(中国)有限公司 推荐模型更新方法、推荐模型训练方法及计算设备
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