[发明专利]推荐度排序方法、排序模型训练方法、装置及电子设备在审
| 申请号： | 202310109491.2 | 申请日： | 2023-02-02 |
| 公开（公告）号： | CN116049559A | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 吴学超;王爽旭;刘星;祝帅 | 申请（专利权）人： | 百度时代网络技术(北京)有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/958;G06F18/214 |
| 代理公司： | 北京易光知识产权代理有限公司 11596 | 代理人： | 金爱静;阎敏 |
| 地址： | 100080 北京市海淀区东*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及机器学习、数据处理、智能推荐、智能搜索等领域，具体涉及一种推荐度排序方法、排序模型训练方法、装置及电子设备。具体实现方案为：获取用户初始特征，用户初始特征包括目标对象在N个推荐场景下的第一共有特征，以及目标对象在每个推荐场景下的第一独有特征；获取资源初始特征，资源初始特征包括资源集在N个推荐场景下的第二共有特征，以及资源集在每个推荐场景下的第二独有特征；基于目标初始特征，获得与N个推荐场景相关的多个推荐维度中每个推荐维度的特征向量，以获得多个特征向量；基于多个特征向量，获得资源集中多个数据资源的推荐度排序。采用本公开可以提高数据资源的推荐准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 推荐 排序 方法 模型 训练 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
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