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申请/专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
摘要：本公开的实施例公开了训练排序模型和排序的方法和装置。该方法的具体实施方式包括：获取样本的特征和排序模型，其中，排序模型包括特征嵌入层、向量融合层、多层感知机、2个穿针引线网络、深度交叉网络、深度神经网络层、输出层；将样本的特征经过特征嵌入层和向量融合层处理后，得到融合特征；将融合特征分别输入第一穿针引线网络和深度交叉网络，所得的结果一起输入多层感知机，得到感知结果；将感知结果通过第二穿针引线网络处理后再输入深度神经网络层，得到输出结果；将输出结果输入输出层得到预测结果，并基于预测结果计算损失值；根据损失值调整排序模型的网络参数。该实施方式生成的排序模型提高了推荐结果的准确性和用户满意度。
主权项：1.一种训练排序模型的方法，包括：获取样本的特征和排序模型，其中，所述排序模型包括特征嵌入层、向量融合层、多层感知机、第一穿针引线网络、第二穿针引线网络、深度交叉网络、深度神经网络层、输出层；将所述样本的特征经过特征嵌入层和向量融合层处理后，得到融合特征；将所述融合特征分别输入第一穿针引线网络和深度交叉网络，所得的结果一起输入多层感知机，得到感知结果；将所述感知结果通过第二穿针引线网络处理后再输入深度神经网络层，得到输出结果；将所述输出结果输入输出层得到预测结果，并基于所述预测结果计算损失值；根据所述损失值调整所述排序模型的网络参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京沃东天骏信息技术有限公司 北京京东世纪贸易有限公司 训练排序模型和排序的方法和装置
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