[发明专利]模型生成方法及装置、推荐方法及装置有效
| 申请号： | 201510794561.8 | 申请日： | 2015-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN105335519B | 公开（公告）日： | 2021-08-17 |
| 发明（设计）人： | 黄际洲;孙明明;丁世强;王海峰 | 申请（专利权）人： | 百度在线网络技术(北京)有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535 |
| 代理公司： | 北京鸿德海业知识产权代理有限公司 11412 | 代理人： | 袁媛 |
| 地址： | 100085 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种模型生成方法及装置、推荐方法及装置。一方面，本发明实施例的模型生成方法中，通过获得知识图谱中各实体的文档内容特征向量、各实体之间的逻辑关联关系特征向量、各实体的用户行为关系特征向量和各实体的特征向量中至少一个；从而，根据所述文档内容特征向量、所述逻辑关联关系特征向量、所述用户行为关系特征向量和所述特征向量中至少一个进行机器学习，生成深度融合模型。因此，本发明实施例提供的技术方案能够通过整合实体之间的各种关系生成深度融合模型，深度融合模型可以用于获得实体之间的惊喜度，从而可以基于惊喜度向用户推荐实体，满足了用户的搜索推荐需求，提高了推荐实体的点击率。 | ||
| 搜索关键词： | 模型 生成 方法 装置 推荐 | ||
【主权项】：
一种模型生成方法，其特征在于，所述方法包括：获得知识图谱中各实体的文档内容特征向量、各实体之间的逻辑关联关系特征向量、各实体的用户行为关系特征向量和各实体的特征向量中至少一个；根据所述文档内容特征向量、所述逻辑关联关系特征向量、所述用户行为关系特征向量和所述特征向量中至少一个进行机器学习，生成深度融合模型。
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