[发明专利]一种跨域推荐及模型训练的方法和装置在审
| 申请号： | 202011176572.7 | 申请日： | 2020-10-28 |
| 公开（公告）号： | CN112307256A | 公开（公告）日： | 2021-02-02 |
| 发明（设计）人： | 曾涛 | 申请（专利权）人： | 有半岛（北京）信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/735 | 分类号： | G06F16/735;G06F16/9536;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 孟金喆 |
| 地址： | 100089 北京市海淀区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种跨域推荐及模型训练的方法和装置，其中所述模型训练方法包括：获取至少两种内容场景下各消费者账户的交互行为数据，并根据所述交互行为数据建立目标图网络；基于所述目标图网络进行采样，生成样本数据集合，其中，所述样本数据集合中的各样本数据包括所述目标图网络中的源节点，以及基于所述源节点采样生成的目标节点；基于所述样本数据集合协同训练多个深度神经网络模型，其中，所述深度神经网络模型包括用于向量化源节点的第一深度神经网络模型，以及用于向量化目标节点的第二深度神经网络模型。本实施例通过图表示算法以及协同训练出的多个深度神经网络，能够挖掘出节点之间隐藏的高阶关系，提升模型的泛化能力和稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 推荐 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
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