申请/专利权人：腾讯音乐娱乐科技(深圳)有限公司

申请日：2023-12-19

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117786156A

主分类号：G06F16/635

分类号：G06F16/635;G06F16/68;G06F16/632

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本申请涉及一种歌曲投放模型的训练方法、歌曲投放方法及相关设备。所述方法包括：获取训练样本、用于预测训练样本中样本用户与样本歌曲间的匹配程度的歌曲匹配模型、用于对训练样本中样本用户与样本歌曲的配对组合进行粗排的歌曲粗排模型；在通过歌曲匹配模型基于训练样本筛选出的第一样本以及通过歌曲粗排模型基于训练样本筛选出的第二样本中，采样出目标样本；将训练样本作为歌曲匹配模型和歌曲粗排模型的训练数据，将目标样本和训练样本作为歌曲精排模型的训练数据，对歌曲匹配模型、歌曲粗排模型和歌曲精排模型进行联合模型训练，得到训练后的歌曲精排模型。采用本方法能够提升用户与投放歌曲的匹配度，也提升了歌曲投放效率。

主权项：1.一种歌曲投放模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练样本、用于预测所述训练样本中样本用户与样本歌曲间的匹配程度的歌曲匹配模型、用于对所述训练样本中样本用户与样本歌曲的配对组合进行粗排的歌曲粗排模型；在通过所述歌曲匹配模型基于所述训练样本筛选出的第一样本以及通过所述歌曲粗排模型基于所述训练样本筛选出的第二样本中，采样出目标样本；所述目标样本中样本用户与样本歌曲间的匹配程度小于匹配阈值，且所述目标样本中样本用户与样本歌曲的配对组合的粗排排序大于排序阈值；将所述训练样本作为所述歌曲匹配模型和所述歌曲粗排模型的训练数据，将所述目标样本和所述训练样本作为歌曲精排模型的训练数据；对所述歌曲匹配模型、所述歌曲粗排模型和所述歌曲精排模型进行联合训练，得到训练后的歌曲精排模型；所述训练后的歌曲精排模型用于作为歌曲投放模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 腾讯音乐娱乐科技(深圳)有限公司 歌曲投放模型的训练方法、歌曲投放方法及相关设备

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