[发明专利]一种基于在线学习的网络资源推荐方法及装置有效
| 申请号： | 201410602477.7 | 申请日： | 2014-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN104331459B | 公开（公告）日： | 2018-07-06 |
| 发明（设计）人： | 王凡;田浩;徐倩;陈立;信贤卫;吴泽衡;周方圆;郑德荣 | 申请（专利权）人： | 百度在线网络技术（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 路凯;胡彬 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种基于在线学习的网络资源推荐方法及装置，该方法包括：根据用户针对展示的网络资源的反馈日志，对用于推荐网络资源的数据模型进行训练；基于所述数据模型对需要推荐的网络资源按照E&E算法进行打分和推荐；对推荐的网络资源进行展示。本发明实施例以用户的反馈来训练数据模型，实现对数据模型进行快速反复的迭代，能提高推荐策略的反应速度和推荐的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 网络资源 数据模型 网络资源推荐 在线学习 反馈 训练数据 准确率 迭代 日志 算法 展示 | ||
【主权项】：
1.一种基于在线学习的网络资源推荐方法，其特征在于，包括：根据用户针对展示的网络资源的反馈日志，对用于推荐网络资源的数据模型进行训练；基于所述数据模型对需要推荐的网络资源按照E&E算法进行打分和推荐；对推荐的网络资源进行展示；其中，根据用户针对展示的网络资源的反馈日志，对用于推荐网络资源的数据模型进行训练的操作具体包括：获取用户对展示的网络资源的反馈日志，其中所述反馈日志包括用户行为信息；将所述反馈日志进行预处理形成结构化的数据样本；根据所述数据样本对用于推荐网络资源的数据模型进行训练；其中，将所述反馈日志进行预处理形成结构化的数据样本的操作具体包括：从所述反馈日志中查询用户的静态属性和当前的动态属性；计算所述展示的网络资源的预设维度的权值；将用户的静态属性和当前的动态属性，以及所述展示的网络资源在各预设维度的权值，拟合成结构化的收益/损失数据，作为数据样本。
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