[发明专利]一种模型训练方法、基于模型确定目标用户的方法及装置有效
| 申请号： | 201811403695.2 | 申请日： | 2018-11-23 |
| 公开（公告）号： | CN110008973B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 华致刚;朱振;郭乐;王盛;张冠男;爽阳 | 申请（专利权）人： | 创新先进技术有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06F18/214;G06F16/9535 |
| 代理公司： | 北京博思佳知识产权代理有限公司 11415 | 代理人： | 林祥 |
| 地址： | 开曼群岛大开曼岛*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 公开了一种模型训练方法、基于模型确定目标用户的方法及装置。一种用户与目标场景的匹配度预测模型的训练方法，该方法包括：获得用户训练样本集；确定初始的匹配度预测模型，利用以下步骤进行迭代处理，直到模型输出的预测值的准确率达到预设要求：将用户训练样本集中任一样本的特征值输入当前的匹配度预测模型，得到输出的匹配度预测值；使用所输入样本的标签值校验预测值的准确率；判断所述准确率是否达到预设要求；若未达到，则根据所述准确率对当前的匹配度预测模型进行优化处理；迭代结束后，将当前的匹配度预测模型确定为用于目标场景的目标用户预测模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 模型 训练 方法 基于 确定 目标 用户 装置 | ||
【主权项】：
1.一种用户与目标场景的匹配度预测模型的训练方法，该方法包括：获得用户训练样本集；所述用户训练样本集中以种子用户作为正样本、并以非种子用户作为负样本，任一用户训练样本的特征值包括若干身份特征与若干行为特征；确定初始的匹配度预测模型，利用以下步骤进行迭代处理，直到模型输出的预测值的准确率达到预设要求：将用户训练样本集中任一样本的特征值输入当前的匹配度预测模型，得到输出的匹配度预测值；其中，根据特征值得到预测值的方法包括：根据模型当前的用户向量运算规则，对特征值进行计算得到用户向量；获得预先根据目标场景的若干特征计算的场景向量；对用户向量与场景向量进行预设向量运算得到预测值；使用所输入样本的标签值校验预测值的准确率；判断所述准确率是否达到预设要求；若未达到，则根据所述准确率对当前的匹配度预测模型进行优化处理；所述优化处理至少包括：优化模型中当前的用户向量运算规则；迭代结束后，将当前的匹配度预测模型确定为用于目标场景的目标用户预测模型。
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