[发明专利]商品信息偏好模型训练和预测方法、装置及电子设备在审
| 申请号： | 201810602928.5 | 申请日： | 2018-06-12 |
| 公开（公告）号： | CN110599280A | 公开（公告）日： | 2019-12-20 |
| 发明（设计）人： | 李虎啸;俞佳 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06 |
| 代理公司： | 11353 北京市惠诚律师事务所 | 代理人： | 杨娟;杨雪婷 |
| 地址： | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码： | 开曼群岛;KY |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种商品信息偏好模型训练和预测方法、装置及电子设备，其中，商品信息偏好模型训练方法包括：获取已标注的用户关于指定商品长期偏好情况的长期特征数据；对所述长期特征数据进行训练，得到用于预测用户对指定商品具有长期偏好的长期模型；获取已标注的用户关于投放渠道近期接受情况的短期特征数据；对所述短期特征数据进行训练，得到用于预测用户对投放渠道具有近期偏好的短期模型；将所述长期模型与所述短期模型进行集成学习，得到用于兼顾预测用户对指定商品具有长期偏好，且在投放渠道具有近期偏好的集成模型。本发明实施例的方案，能够方便实现商品信息的精准投放，进而提高商品转换率。 | ||
| 搜索关键词： | 特征数据 长期偏好 商品信息 预测 偏好模型 投放 偏好 标注 渠道 装置及电子设备 集成模型 集成学习 精准投放 转换率 | ||
【主权项】：
1.一种商品信息偏好模型训练方法，其特征在于，包括：/n获取已标注的用户关于指定商品长期偏好情况的长期特征数据；/n对所述长期特征数据进行训练，得到用于预测用户对指定商品具有长期偏好的长期模型；/n获取已标注的用户关于投放渠道近期接受情况的短期特征数据；/n对所述短期特征数据进行训练，得到用于预测用户对投放渠道具有近期偏好的短期模型；/n将所述长期模型与所述短期模型进行集成学习，得到用于兼顾预测用户对指定商品具有长期偏好，且在投放渠道具有近期偏好的集成模型。/n
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