[发明专利]一种基于多任务学习的短视频多行为点击预测方法在审
| 申请号： | 202211380652.3 | 申请日： | 2022-11-04 |
| 公开（公告）号： | CN115905616A | 公开（公告）日： | 2023-04-04 |
| 发明（设计）人： | 顾亦然;周永波;王雨;徐泽彬;李晓芳;彭家旭 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F16/735 | 分类号： | G06F16/735;G06F16/783;G06F16/78;G06V20/40;G06V10/764;G06V10/774;G06Q10/06 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 朱小兵 |
| 地址： | 210033 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多任务学习的短视频多行为点击预测方法，步骤如下：提取用户基本特征和短视频基本特征；引入词嵌入模型和图嵌入模型充分学习用户历史行为序列中的时序信息，提取出序列特征；建立MMOE多任务模型学习不同行为的联系与差异；并在此基础上引入FM模型学习低阶特征交互；对用户进行查看评论，点赞，点击头像，转发等行为分配不同的权重，进行加权平均，预测用户对短视频点击行为的概率值。本发明引入词嵌入模型和图嵌入模型提取出序列特征，在MMOE模型基础上引入FM模型，不仅可以学习不同行为的联系与差异，而且可以学习低阶特征交互，使模型具有低阶特征的记忆性能和高阶特征的泛化性能，提高点击预测准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 任务 学习 视频 行为 点击 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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