申请/专利权人：国信优易数据股份有限公司

申请日：2019-12-31

公开（公告）日：2021-07-16

公开（公告）号：CN113127727A

主分类号：G06F16/9535(20190101)

分类号：G06F16/9535(20190101);G06N3/04(20060101)

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2021.08.03#实质审查的生效;2021.07.16#公开

摘要：本申请提供了一种信息推荐模型确定方法、信息推荐方法及装置，确定方法包括：获取样本用户针对已推送内容的样本行为信息；构建用于表征样本用户行为的样本特征向量序列；将样本特征向量序列中的第1个至第K‑1个样本特征向量输入至编码器得到样本编码向量，从编码器的预设网络层输出的状态向量；确定与第K个样本特征向量对应的预测相关度；基于预测相关度以及第K个样本特征向量的实际相关度训练编码器；基于训练得到的编码器确定信息推荐模型。该过程通过学习不同样本用户做出不同行为的特征，进而基于其历史行为预测其做出某项未来行为的概率，使得信息推荐模型具有更高的准确度，进而能够提高针对目标用户偏好的推送信息的准确度。

主权项：1.一种信息推荐模型确定方法，其特征在于，该信息推荐模型确定方法包括：获取样本用户针对已推送内容的样本行为信息；基于所述样本行为信息的先后顺序，构建用于表征所述样本用户行为的样本特征向量序列；所述样本特征向量序列中包括K个样本特征向量；将所述样本特征向量序列中的第1个至第K-1个样本特征向量输入至编码器，得到样本编码向量，以及所述编码器的预设网络层输出的状态向量；基于所述样本编码向量、所述状态向量以及所述样本特征向量序列中的第K个样本特征向量，确定与所述第K个样本特征向量对应的预测相关度；其中，所述预测相关度用于表征所述样本用户在执行了与第1个至第K-1个样本特征向量对应的行为后，执行与第K个样本特征向量对应的行为的概率；基于所述预测相关度以及所述第K个样本特征向量的实际相关度，训练所述编码器；基于训练得到的所述编码器确定所述信息推荐模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国信优易数据股份有限公司 信息推荐模型确定方法、信息推荐方法及装置

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