[发明专利]基于半监督学习的用户行为预测方法及装置有效
| 申请号： | 201711314045.6 | 申请日： | 2017-12-12 |
| 公开（公告）号： | CN108062709B | 公开（公告）日： | 2021-08-20 |
| 发明（设计）人： | 董健 | 申请（专利权）人： | 北京奇虎科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/02 | 分类号： | G06Q40/02;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 胡海国 |
| 地址： | 100088 北京市西城区新*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于半监督学习的用户行为模型训练方法及装置，其方法包括：将用户数据输入至在数个中间层中引入噪声数据的神经网络中，获取第一中间层的第一噪声输出结果；利用第一噪声输出结果对神经网络进行重构处理，得到至少一个第二中间层的第二重构输出结果；将用户数据输入至神经网络中，得到至少一个第二中间层的第二输出结果以及第一中间层的第一输出结果；利用第二输出结果与第二重构输出结果之间的损失，以及第一输出结果与第一噪声输出结果之间的损失，对神经网络进行训练。本发明在神经网络中引入噪声数据，利用噪声输出结果得到重构输出结果。利用重构输出结果与神经网络的输出结果之间的损失，实现对神经网络的训练。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 学习 用户 行为 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于半监督学习的用户行为模型训练方法，其包括：将用户数据输入至在数个中间层中引入噪声数据的神经网络中，所述数个中间层包括第一中间层和至少一个第二中间层；获取所述第一中间层的第一噪声输出结果；利用所述第一噪声输出结果对所述神经网络进行重构处理，得到所述至少一个第二中间层的第二重构输出结果；将所述用户数据输入至所述神经网络中，得到所述至少一个第二中间层的第二输出结果以及所述第一中间层的第一输出结果；利用所述第二输出结果与所述第二重构输出结果之间的损失，以及所述第一输出结果与所述第一噪声输出结果之间的损失，对所述神经网络进行训练。
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