[发明专利]一种目标用户的推荐方法、系统以及电子设备在审
| 申请号： | 201910590485.7 | 申请日： | 2019-07-02 |
| 公开（公告）号： | CN110378726A | 公开（公告）日： | 2019-10-25 |
| 发明（设计）人： | 王艺林;王哲 | 申请（专利权）人： | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q30/06 |
| 代理公司： | 北京晋德允升知识产权代理有限公司 11623 | 代理人： | 王妮 |
| 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： | 本申请实施例公开了一种目标用户的推荐方法，包括：提取第一样本集和第二样本集，所述第一样本集包括源领域中用户群体的特征，所述第二样本集包括目标领域中用户群体的特征；源领域中的特征的数据量大于目标领域中的特征的数据量；利用所述第一样本集和第二样本集，通过迁移学习的方式训练基础神经网络模型得到目标神经网络模型；提取待推荐用户的特征并将其作为目标神经网络模型的输入，然后得到所述待推荐用户的推荐概率；目标神经网络模型对所述待推荐用户的推荐概率进行排序，根据排序结果确定所述目标用户，完成目标用户的推荐。 | ||
| 搜索关键词： | 样本集 目标用户 目标神经 网络模型 目标领域 用户群体 数据量 源领域 神经网络模型 电子设备 排序结果 概率 排序 迁移 申请 学习 | ||
【主权项】：
1.一种目标用户的推荐方法，包括：提取第一样本集和第二样本集，所述第一样本集包括源领域中用户群体的特征，所述第二样本集包括目标领域中用户群体的特征；利用所述第一样本集和第二样本集，通过迁移学习的方式训练基础神经网络模型得到目标神经网络模型；提取待推荐用户的特征并将其输入至所述目标神经网络模型中，得到所述待推荐用户的推荐概率；对所述待推荐用户的推荐概率进行排序，根据排序结果确定所述目标用户，完成目标用户的推荐。
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