[发明专利]一种推荐模型的训练方法、介质、电子设备和推荐模型有效
| 申请号： | 202011109159.9 | 申请日： | 2020-10-16 |
| 公开（公告）号： | CN112184391B | 公开（公告）日： | 2023-10-10 |
| 发明（设计）人： | 许倩倩;郝前秀;杨智勇;黄庆明 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06Q30/0601 | 分类号： | G06Q30/0601;G06F16/9535;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京泛华伟业知识产权代理有限公司 11280 | 代理人： | 王勇 |
| 地址： | 100190 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种推荐模型的训练方法、介质、电子设备和推荐模型，训练方法包括A1、构建推荐模型、损失构建模块和多目标优化模块；A2、获取不同用户的商品交互记录，根据用户属性设置不同的用户组；A3、利用商品交互记录对推荐模型进行多次迭代训练至收敛，其中，每次训练包括：A31、用推荐模型从本次获取的商品交互记录中学习用户对商品的决策过程，获取用户对所有商品的偏好概率；A32、基于用户对所有商品的偏好概率，损失构建模块构建第一损失函数用于计算针对不同用户的推荐准确性损失以及构建连续可微的第二损失函数用于计算针对不同的用户组的推荐公平性损失；A33、多目标优化模块根据推荐准确性损失和推荐公平性损失确定参数更新方向。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 推荐 模型 训练 方法 介质 电子设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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