[发明专利]用于点击率预测的基于图的大规模embedding模型训练方法及系统有效
| 申请号： | 202210277082.9 | 申请日： | 2022-03-21 |
| 公开（公告）号： | CN114358859B | 公开（公告）日： | 2022-07-01 |
| 发明（设计）人： | 崔斌;苗旭鹏;梁宇轩;石屹宁;张海林 | 申请（专利权）人： | 北京大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京万象新悦知识产权代理有限公司 11360 | 代理人： | 黄凤茹 |
| 地址： | 100871*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公布了一种用于点击率预测的基于图的大规模embedding模型训练方法及系统，系统包括密集参数模块和客户端模块，采用混合通信架构，将点击率预测输入数据集分配给不同工作节点，每个工作节点维护一个客户端，本地模型参数均直接存储在GPU内存中；每个工作节点均持有模型参数副本，并在训练时进行同步。本发明采用Embedding模型参数表示点击率预测输入数据对应类别特征值的重要性，将点击率预测数据和embedding模型向量表示为二元图模型，利用图局部性和度数偏斜特性执行模型并行训练；设计基于图的分区和有界同步，提高训练大型embedding模型的可扩展性和并行计算效率。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 点击率 预测 基于 大规模 embedding 模型 训练 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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