[发明专利]模型训练方法、装置、存储介质及电子设备

说明书

本申请实施例提供一种模型训练方法、装置、存储介质及电子设备，所述模型训练方法包括：获取第一用户的第一感知数据以及第二用户的第二感知数据；获得所述第一感知数据与每一个所述第二感知数据之间的关联度；根据所述关联度从所述第二感知数据中确定出第三感知数据，其中所述第三感知数据用于对所述第一感知数据的数据量进行补充；对所述第一感知数据以及所述第三感知数据进行模型训练，以得到所述第一用户的模型。所述模型训练方法中，由于从第二感知数据中确定出第三感知数据，并对第一感知数据和第三感知数据共同进行模型训练，得到第一用户的模型，从而对训练模型时的数据量进行了补充，使训练得到的模型与第一用户的匹配度更高。

技术领域

本申请涉及电子技术领域，特别涉及一种模型训练方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

随着电子技术的发展，诸如智能手机等电子设备的智能化程度越来越高。电子设备可以通过各种各样的数据模型来进行数据处理，从而为用户提供各种功能。例如，电子设备可以根据用户模型对用户的行为进行分析和判断，从而为用户提供个性化的服务。

发明内容

本申请实施例提供一种模型训练方法、装置、存储介质及电子设备，可以提高模型与用户之间的匹配度。

本申请实施例提供一种模型训练方法，包括：

获取第一用户的第一感知数据以及第二用户的第二感知数据，其中所述第二感知数据为多个；

对所述第一感知数据以及所述第二感知数据进行学习，以获得所述第一感知数据与每一个所述第二感知数据之间的关联度；

根据所述关联度从所述第二感知数据中确定出第三感知数据，其中所述第三感知数据用于对所述第一感知数据的数据量进行补充；

对所述第一感知数据以及所述第三感知数据进行模型训练，以得到所述第一用户的模型。

本申请实施例还提供一种模型训练装置，包括：

获取模块，用于获取第一用户的第一感知数据以及第二用户的第二感知数据，其中所述第二感知数据为多个；

学习模块，用于对所述第一感知数据以及所述第二感知数据进行学习，以获得所述第一感知数据与每一个所述第二感知数据之间的关联度；

确定模块，用于根据所述关联度从所述第二感知数据中确定出第三感知数据，其中所述第三感知数据用于对所述第一感知数据的数据量进行补充；

训练模块，用于对所述第一感知数据以及所述第三感知数据进行模型训练，以得到所述第一用户的模型。

本申请实施例还提供一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行上述模型训练方法。

本申请实施例还提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器通过调用所述存储器中存储的所述计算机程序，用于执行上述模型训练方法。

本申请实施例提供的模型训练方法，包括：获取第一用户的第一感知数据以及第二用户的第二感知数据，其中所述第二感知数据为多个；对所述第一感知数据以及所述第二感知数据进行学习，以获得所述第一感知数据与每一个所述第二感知数据之间的关联度；根据所述关联度从所述第二感知数据中确定出第三感知数据，其中所述第三感知数据用于对所述第一感知数据的数据量进行补充；对所述第一感知数据以及所述第三感知数据进行模型训练，以得到所述第一用户的模型。所述模型训练方法中，由于从第二感知数据中确定出第三感知数据，并对第一感知数据和第三感知数据共同进行模型训练，得到第一用户的模型，从而对训练模型时的数据量进行了补充，使训练得到的模型与第一用户的匹配度更高。

附图说明