[发明专利]一种应用于推荐系统的模型训练方法以及相关装置在审
| 申请号： | 201910731719.5 | 申请日： | 2019-08-08 |
| 公开（公告）号： | CN110427560A | 公开（公告）日： | 2019-11-08 |
| 发明（设计）人： | 王兴光;韩云;李鹏;李剑风;许阳寅;王斌 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/957;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 骆苏华 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供了一种应用于推荐系统的模型训练方法以及相关装置，根据矩阵转移算法将用户操作信息与项目信息关联，根据关联后的向量关系对预设模型进行训练，在用户需要推荐服务时，由于基于用户的相关操作可以更精确地反映出各个项目的需求度，进而在序列中显示并推荐到更显著的位置，该过程可应用于多种复杂的场景，且可以根据不同场景下的不同操作信息产生相应的序列方案，提高了对于用户推荐过程的精确性，提高了用户体验。 | ||
| 搜索关键词： | 模型训练 推荐系统 相关装置 应用 矩阵 用户操作信息 关联 场景 操作信息 推荐服务 项目信息 向量关系 用户体验 用户推荐 用户需要 需求度 预设 算法 申请 | ||
【主权项】：
1.一种应用于推荐系统的模型训练方法，其特征在于，包括：基于推荐列表中的第一项目序列生成的第一向量，所述第一项目序列包含多个项目；基于所述多个项目获取预设时间段内用户对于所述多个项目的操作信息，以得到第二向量，所述操作信息包括用户的行为特征或基于所述行为特征产生的相关参数；根据转移矩阵算法关联所述第一向量和所述第二向量，以得到二元组向量；使用所述二元组向量对机器学习模型进行训练，以得到推荐系统模型，所述推荐系统模型用于根据用户特征输出对应的第二项目序列。
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