[发明专利]识别模型的负样本构建方法、装置和系统有效
| 申请号： | 201910606078.0 | 申请日： | 2019-07-05 |
| 公开（公告）号： | CN110472137B | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 孙召伟 | 申请（专利权）人： | 中国平安人寿保险股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京市立方律师事务所 11330 | 代理人： | 刘延喜 |
| 地址： | 518033 广东省深圳市福田区益田路503*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及机器学习技术领域，尤其涉及一种识别模型的负样本构建方法、装置和系统，包括：获取用户集和物品集，并将所述用户集和物品集进行笛卡尔积得到物品候选集；其中，所述物品候选集表征所述用户集中的各个用户所能选择的物品集中的物品的集合；采集所述用户集中各个用户的历史行为数据以及所述物品集中各个物品的特征数据，根据所述历史行为数据和特征数据对所述物品候选集进行调整得到调整物品候选集；根据所述调整物品候选集中各个用户的历史行为数据和各个物品的特征数据计算用户活跃度概率分布参数和物品流行度概率分布参数；这样，使得构造的样本类别不仅能够平衡，而且不影响负样本模型的输出。 | ||
| 搜索关键词： | 识别 模型 样本 构建 方法 装置 系统 | ||
【主权项】：
1.一种识别模型的负样本构建方法，其特征在于，包括如下步骤：/n获取用户集和物品集，并将所述用户集和物品集进行笛卡尔积得到物品候选集；其中，所述物品候选集表征所述用户集中的各个用户所能选择的物品集中的物品的集合；/n采集所述用户集中各个用户的历史行为数据以及所述物品集中各个物品的特征数据，根据所述历史行为数据和特征数据对所述物品候选集进行调整得到调整物品候选集；/n根据所述调整物品候选集中各个用户的历史行为数据和各个物品的特征数据计算用户活跃度概率分布参数和物品流行度概率分布参数，并生成用户活跃度表和物品流行度表；/n将所述用户活跃度表与所述物品流行度表进行关联并生成一列随机数，将所述随机数的值小于所述随机数对应的用户活跃度和物品流行度的概率分布值的用户和物品作为识别模型的负样本。/n
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