[发明专利]推荐模型的训练方法、装置和计算机设备在审
| 申请号： | 202211100428.4 | 申请日： | 2022-09-09 |
| 公开（公告）号： | CN115630219A | 公开（公告）日： | 2023-01-20 |
| 发明（设计）人： | 唐俪月 | 申请（专利权）人： | 中国工商银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人： | 张泽铭 |
| 地址： | 100140 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种推荐模型的训练方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，涉及大数据技术领域。方法包括：将目标对象标识信息输入嵌入层得到目标对象标识向量；将目标对象标识向量输入关联网络函数，得到与目标对象关联历史对象标识向量；将历史对象标识向量输入深度学习模型，得到预测信息；根据目标对象真实推荐信息和预测信息，确定第一评价损失函数，根据历史对象真实推荐信息和预测信息，确定第二评价损失函数；利用正则化损失函数和最小方法处理第一评价损失函数、第二评价损失函数，更新嵌入层和关联网络函数，得训练后的推荐模型。本方法在正则项准确率不降低的基础上提高推荐模型参数解的稀疏性，提高推荐模型准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 推荐 模型 训练 方法 装置 计算机 设备 | ||
【主权项】：
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