[发明专利]用于智能推荐的排序模型训练方法、智能推荐方法及装置有效
| 申请号： | 202111402589.4 | 申请日： | 2021-11-19 |
| 公开（公告）号： | CN114139052B | 公开（公告）日： | 2022-10-21 |
| 发明（设计）人： | 吴学超;曹前;何晓辉;白云龙 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/9536;G06Q50/00 |
| 代理公司： | 北京市铸成律师事务所 11313 | 代理人： | 皇甫韵啸;包莉莉 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种用于智能推荐的排序模型训练方法、智能推荐方法及装置，涉及数据处理、机器学习技术领域。方法包括：获取目标域的第一用户数据和第一资源数据，以及获取源域的第二用户数据和第二资源数据；根据第一用户数据、第一资源数据、第二用户数据和第二资源数据，确定隐式特征；基于隐式特征，训练排序模型，排序模型用于对目标域的用户进行资源推荐。本公开技术方案中，通过隐式特征的形式引入源域数据，可以避免直接将源域数据作为训练样本产生的“负迁移”现象，可以提升排序模型应用到资源推荐中的推荐效果。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 智能 推荐 排序 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
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