[发明专利]基于人工智能的迁移模型的训练方法、装置及存储介质有效
| 申请号： | 201911330104.8 | 申请日： | 2019-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN111026970B | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 缪畅宇 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 | 代理人： | 刘晖铭;张颖玲 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于人工智能的迁移模型的训练方法、装置及存储介质；方法包括：获取第一推荐领域的第一推荐对象样本的用户数据向量和内容数据向量；通过映射模型，对内容数据向量进行映射处理，得到对应的映射向量，映射向量用于表征第二推荐领域的第二推荐对象样本的内容数据向量；通过内容特征提取层，对映射向量进行内容特征提取，得到相应的映射特征；通过用户特征提取层，对用户数据向量进行用户特征提取，得到对应的用户特征；通过特征预测层，基于映射特征及用户特征，进行交互特征预测，得到第一推荐对象样本的交互特征；获取目标交互特征与第一推荐对象样本的交互特征的差异，并基于差异，更新迁移模型的模型参数。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 人工智能 迁移 模型 训练 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
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