[发明专利]因子分解模型

摘要

提供了用于训练因子分解模型以学习训练模型的模型输入的特征的方法、系统和装置，包括编码在计算机存储介质上的计算机程序，使得因子分解模型预测训练机器学习模型的结果。

主权项

一种由数据处理装置执行的计算机实现的方法，所述方法包括：训练机器学习模型以预测结果，所述训练是对查询‑资源对集进行的，其中，每一查询‑资源对对应于相应查询和被观察为响应于所述相应查询而识别的相应资源，所述训练生成描述从所述查询‑资源对取得的至少一对特征和用于训练所述机器学习模型的结果的组分权重的多个令牌，以及其中，用于查询‑资源对的给定查询和给定资源的结果的可能性基于与所述给定查询和给定资源相对应的令牌的组分权重；对所述查询‑资源对的查询中的每一个查询，生成具有元素的基数的相应查询特征向量，每一元素与待学习的特征的查询特征值相对应；对所述查询‑资源对的资源中的每一个资源，生成具有所述元素的基数的相应资源特征向量，每一元素与待学习的特征的资源特征值相对应；以及训练因子分解模型以学习用于每一查询特征向量的每一元素的查询特征值和用于每一资源特征向量的每一元素的资源特征值，使得所述因子分解模型输出基于给定查询和给定资源的相应特征向量来预测训练所述机器学习模型的结果。