[发明专利]一种媒体评估模型的训练方法、媒体确定方法及装置

说明书

本发明提供了一种媒体评估模型的训练方法、媒体确定方法及装置，应用于人工智能技术领域，所述训练方法根据知识图谱中的客户和媒体的关系，得到三元组并对三元组进行分组后，得到正样本集和负样本集，所述三元组包括：客户、媒体及客户和媒体的关系，使用正样本集和负样本集训练得到媒体评估模型。所述媒体确定方法，使用训练好的媒体评估模型和预先构建的知识图谱，对客户的需求进行分析和评估，为客户提供合适的媒体选择。本发明可以对客户和媒体之间的关系进行评估，为客户选择媒体或者媒体选择客户提供依据，解决了客户和媒体在合作对象选择上的困难，提高了客户和媒体合作的成功率以及合作体验。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种媒体评估模型的训练方法、媒体确定方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

目前，各行业领域对于媒体都有广泛的需求，各行业领域的企业的发展离不开媒体，但是由于媒体的类型是多样的，各种各样的媒体层出不穷，在选择媒体时存在一定的困难，没有确切的依据可以判断媒体与自身是否匹配，从而无法精准的选择出适合自己的媒体，若选择不合适，可能早成不必要的损失，达不到预计的媒体效果。而且，在媒体创作者角度，也无法去判别客户的质量，客户和媒体之间因为彼此之间的不了解，可能会对双方都造成损失。

发明内容

本发明提供了一种媒体评估模型的训练方法、媒体确定方法、装置、电子设备及存储介质，通过构建媒体和客户之间关系的知识图谱，以及训练好的媒体评估模型，可以根据客户的需求精准的匹配到合适的媒体，并将相关媒体信息和评价直观的展现给客户，提高客户与媒体之间的契合程度，增加彼此的了解，可以避免客户因为选择了不合适的媒体而造成损失，提高客户和媒体的合作体验。

第一方面，本发明的实施例提供了一种媒体评估模型的训练方法，包括：

根据知识图谱获取三元组，三元组包括：客户、媒体及客户和媒体的关系，客户和媒体的关系包括：合作情况、领域契合度和性价比，知识图谱根据客户数据和媒体数据构建；

根据客户和媒体的关系将三元组进行分组，得到正样本集和负样本集；

使用正样本集和负样本集训练，得到媒体评估模型。

上述技术方案，根据知识图谱中的客户和媒体的关系，得到三元组并对三元组进行分组后得到正样本集和负样本集，使用正样本集和负样本集训练得到媒体评估模型，使用该模型可以对客户和媒体之间的关系进行评估，为客户选择媒体或者媒体选择客户提供依据，提高客户和媒体合作的成功率和合作体验。

可选地，构建知识图谱包括：

知识存储，将客户数据和媒体数据存入知识模型中，知识模型依据知识图谱的模式进行业务抽象和业务建模得到，客户数据和媒体数据包括：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；

信息抽取，从半结构化数据和非结构数据中抽取实体、关系以及实体属性；

知识融合，对进行过信息抽取的数据进行实体链接和知识合并。

可选地，客户数据包括：客户名称、客户的体量、客户所在领域、客户合作过的媒体和对客户的评价；媒体数据包括：媒体类型、媒体名称、媒体所契合的领域、媒体的流量情况和对媒体的评价。

第二方面，本发明的实施例提供了一种媒体确定方法，包括：

根据客户需求和知识图谱获取一个或多个三元组，三元组包括：客户、媒体及客户和媒体的关系，客户和媒体的关系包括：合作情况、领域契合度和性价比，知识图谱根据客户数据和媒体数据构建；

将一个或多个三元组输入到媒体评估模型中进行评估；

根据评估结果确定符合客户需求的媒体。