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申请/专利权人：杉数科技(北京)有限公司;上海杉数网络科技有限公司;广州杉数科技有限公司;杉数科技(南京)有限公司;第五范式(深圳)科技有限公司;杉数科技(苏州)有限公司

摘要：本申请实施例提供了一种销量预测模型的训练方法、装置、程序产品、介质及电子设备，所述方法包括：获取目标商品的历史的特征数据、历史的销量和初始模型，其中，所述初始模型为用于进行销量预测并未进行训练的模型；基于所述初始模型，确定关于所述目标商品的特征数据与销量的商品子问题；将历史的特征数据、历史的销量、初始模型以及商品子问题输入求解器进行特征学习，获得销量预测模型。本申请在销量预测模型的训练过程中，确保在不同学习阶段均采用了较高计算效率的待选训练算法，并且使用了多个训练算法中的最佳结果，提高了待选训练算法的选择效率和选择准确性，有利于初始模型的快速学习得到更加准确的模型参数，得到销量预测模型。

主权项：1.一种销量预测模型的训练方法，其特征在于，包括：获取目标商品的历史的特征数据、历史的销量和初始模型，其中，所述初始模型为用于进行销量预测并未进行训练的模型；基于所述初始模型，确定关于所述目标商品的特征数据与销量的商品子问题；将所述历史的特征数据、所述历史的销量、所述初始模型以及所述商品子问题输入求解器进行特征学习，获得销量预测模型；其中，所述求解器包括N个待选训练算法，所述训练算法用于训练初始模型，N为大于等于2的整数，在所述求解器中进行特征学习的过程包括：根据N个待选训练算法的权重值，从大到小抽取前K个待选训练算法，其中，K为大于等于1的整数，K小于N，所述权重值用于表征待选训练算法的计算效率；利用所述K个待选训练算法分别对初始模型对应的商品子问题进行求解，并获取各个待选训练算法的求解误差；从所述K个待选训练算法中确定求解误差最小的训练算法，作为目标训练算法，并基于所述目标训练算法执行对初始模型的训练任务；在所述训练任务执行第一预设时长之后，根据各个待选训练算法的求解误差对应调整各个待选训练算法的权重值，并返回执行所述根据N个待选训练算法的权重值，从大到小抽取前K个待选训练算法的步骤，直至满足预设条件时，得到由初始模型经过多轮训练而确定的销量预测模型。

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