[发明专利]基于人工智能的多目标推荐模型的训练方法及装置有效
| 申请号： | 202010214210.6 | 申请日： | 2020-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN111090756B | 公开（公告）日： | 2020-07-17 |
| 发明（设计）人： | 刘剑;刘鸿;陈凯;夏锋 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/435 | 分类号： | G06F16/435;G06F16/45;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 | 代理人： | 王花丽;张颖玲 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于人工智能的多目标推荐模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质；方法包括：获取多目标推荐模型的训练样本，该训练样本标注有与交互特征相对应的至少两个标签；该交互特征包括第一交互特征及至少一个第二交互特征，第二交互特征的采样时间窗口大于第一交互特征的采样时间窗口；将训练样本分别输入至少一个教师模型；通过至少一个教师模型，分别对训练样本进行第二交互特征预测，得到相应的预测结果；基于得到的预测结果，更新训练样本中相应第二交互特征的标签，得到更新至少一个标签后的训练样本；基于更新至少一个标签后的训练样本，训练多目标推荐模型；通过本发明，能够提高多目标推荐模型的预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 人工智能 多目标 推荐 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
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