[发明专利]内容推荐模型的训练方法、内容推荐的方法及相关装置

摘要

本申请公开了一种内容推荐模型的训练方法、内容推荐的方法及相关装置，用于提高推荐内容的多样性。本申请方法包括：获取第一时刻下的第一待训练文本数据，其中，第一待训练文本数据包括第一文本属性特征以及第一文本语义特征；通过待训练内容推荐模型的神经网络获取第一待训练文本数据所对应的第一文本质量预测值以及第一特征向量；通过神经网络获取第二时刻下的第二待训练文本数据所对应的第二文本质量预测值以及第二特征向量；根据第一文本质量预测值、第一特征向量、第二文本质量预测值以及第二特征向量，通过行列式点过程获取文本推荐概率；根据文本推荐概率，对待训练内容推荐模型进行训练，得到训练后的内容推荐模型。

主权项

1.一种内容推荐模型的训练方法，其特征在于，包括：获取第一时刻下的第一待训练文本数据，其中，所述第一待训练文本数据包括第一文本属性特征以及第一文本语义特征；通过待训练内容推荐模型的神经网络获取所述第一待训练文本数据所对应的第一文本质量预测值以及第一特征向量，其中，所述第一文本质量预测值与所述第一文本属性特征以及所述第一文本语义特征具有对应关系，第一特征向量与所述第一文本语义特征具有对应关系；通过所述待训练内容推荐模型的神经网络获取第二时刻下的第二待训练文本数据所对应的第二文本质量预测值以及第二特征向量，其中，所述第二文本质量预测值与第一文本语义特征、第二文本属性特征以及第二文本语义特征具有对应关系，所述第二特征向量与所述第二文本语义特征具有对应关系，且所述第二文本属性特征以及所述第二文本语义特征均属于所述第二待训练文本数据；根据所述第一文本质量预测值、所述第一特征向量、所述第二文本质量预测值以及所述第二特征向量，通过所述待训练内容推荐模型的行列式点过程DPP获取文本推荐概率；根据所述文本推荐概率，对所述待训练内容推荐模型进行训练，得到训练后的内容推荐模型。