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[发明专利]一种数据处理方法及相关装置-CN202210810008.9在审
发明人：陈渤;秦佳锐;刘卫文;唐睿明;张伟楠;俞勇 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2022-07-11 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：一种数据处理方法，可以应用于人工智能领域，方法包括：根据第一训练样本，通过第一推荐模型，预测用户对物品的第一操作信息；第一操作信息和第二操作信息用于确定第一损失，第二操作信息包括根据用户的操作日志得到的信息，第一损失用于更新第一推荐模型，根据第二训练样本，分别通过第二推荐模型以及更新后的第一推荐模型，预测用户对物品的第三操作信息以及第四操作信息，第三操作信息和第四操作信息用于确定第二损失，第一推荐模型和第二推荐模型为多阶段级联推荐系统中不同阶段的排序模型。本申请采用联合训练的模式，让每个阶段模型关注于拟合各自阶段的数据，同时利用上下游阶段来辅助训练，进而提升预测效果。
一种数据处理方法相关装置

[发明专利]推荐方法、推荐模型训练方法及相关产品-CN202110877429.9在审
发明人：郭威;秦佳锐;唐睿明;刘志容;何秀强;张伟楠;俞勇 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2021-07-31 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种推荐方法、推荐模型训练方法及相关产品。该推荐方法包括：获取待预测数据；根据待预测数据和多个参考样本的相似度从多个参考样本中获取多个目标参考样本；每个参考样本和待预测数据均包括用户特征域数据和物品特征域数据，待预测数据的用户特征域数据用于指示目标用户特征，待预测数据的物品特征域数据用于指示目标物品特征，每个目标参考样本和待预测数据具有部分相同的用户特征域数据和/或物品特征域数据；根据多个目标参考样本与待预测数据获取待预测数据的目标特征信息；以目标特征信息为输入通过深度神经网络DNN获取输出值；根据输出值确定是否向目标用户推荐目标物品。本申请实施例有利于提高推荐精度。
推荐方法模型训练相关产品

[发明专利]对象行为数据存储和对象行为预估方法、装置和系统-CN201910816371.X在审
发明人：朱小强;任侃;秦佳锐;房宇辰;周国睿;卞维杰;许俭;郑雷;盖坤;俞勇;张伟楠 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2019-08-30 - 公布日： 2021-03-05 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种对象行为数据存储和对象行为预估方法、装置和系统。该预估方法包括：获取记忆网络模型中各层级的记忆槽中记录的待预估对象的行为记忆数据；对从不同层级的记忆槽中获取的所述对象的行为记忆数据进行加权计算，得到所述对象的长期行为记忆数据；将展示信息的特征数据、所述对象的静态特征数据和所述对象的长期行为记忆数据作为点击预估模型的输入，得到所述对象对所述展示信息的对象行为概率预估结果。在进行对象行为概率预估时可以根据需要考虑长期和/或短期的对象行为数据，使预估结果更准确，实现为对象推荐更符合需求的展示信息。
对象行为数据存储预估方法装置系统