[发明专利]一种基于对抗训练的流行度去偏方法在审
| 申请号： | 202310599481.1 | 申请日： | 2023-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN116703504A | 公开（公告）日： | 2023-09-05 |
| 发明（设计）人： | 张丽娜;傅剑文;韩弘炀 | 申请（专利权）人： | 天翼电子商务有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/0601 | 分类号： | G06Q30/0601;G06F18/241;G06N3/0475;G06N3/0455;G06N3/094;G06Q30/0282 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100000 北京市西*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提出了一种基于对抗训练的流行度去偏方法，涉及推荐系统领域。根据推荐系统点击曝光数据，得到用户的数据特征，然后利用双塔模型训练基础分类器，然后在通过生成对抗网络训练，从实际的用户点击的真实流行‑真实长尾商品对获取真实流行‑虚拟长尾商品对，并且通过不断训练将虚拟长尾样本尽可能的的逼近真实样本，并利用基础分类器对生成的虚拟样本进行预测，并保留预测结果较好的前N件商品样本作为双塔模型训练的优质样本补充，能够从根本上缓解流行样本与长尾样本不均衡导致的流行度偏差问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对抗 训练 流行 偏方 | ||
【主权项】：
暂无信息
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