【发明公布】特征处理方法、模型训练方法及媒体资源处理方法_北京达佳互联信息技术有限公司_202110917334.5 

申请/专利权人:北京达佳互联信息技术有限公司

申请日:2021-08-11

公开(公告)日:2021-11-19

公开(公告)号:CN113672783A

主分类号:G06F16/9035(20190101)

分类号:G06F16/9035(20190101);G06F16/906(20190101);G06K9/62(20060101)

优先权:

专利状态码:在审-公开

法律状态:2021.11.19#公开

摘要:本公开关于一种特征处理方法、模型训练方法及媒体资源处理方法,属于计算机技术领域。该特征处理方法包括:从多个媒体资源样本中,获取至少一个媒体资源特征的特征值,多个媒体资源样本包括属于目标类别的正样本和不属于目标类别的负样本;基于获取到的特征值确定至少一个媒体资源特征对应的相关参数,相关参数用于表示属于目标类别的媒体资源和不属于目标类别的媒体资源在至少一个媒体资源特征的维度上表现出的区分度;确定相关参数大于阈值的目标媒体资源特征,将目标媒体资源特征作为媒体资源处理模型的输入特征,提高了输入特征与媒体资源模型所预测的目标类别的相关度,从而能够提高模型预测的准确度。

主权项:1.一种特征处理方法,其特征在于,所述特征处理方法包括:从多个媒体资源样本中,获取至少一个媒体资源特征的特征值,每个媒体资源样本包括一个媒体资源对应的多个媒体资源特征的特征值,所述多个媒体资源样本包括属于目标类别的正样本和不属于所述目标类别的负样本;基于获取到的特征值,确定所述至少一个媒体资源特征对应的相关参数,所述相关参数用于表示属于所述目标类别的媒体资源和不属于所述目标类别的媒体资源在所述至少一个媒体资源特征的维度上,表现出的区分度;从所述多个媒体资源特征中,确定相关参数大于阈值的目标媒体资源特征,将所述目标媒体资源特征作为媒体资源处理模型的输入特征,所述媒体资源处理模型用于预测媒体资源是否属于所述目标类别。

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