[发明专利]数据模型的训练方法及装置

说明书

本申请实施例公开了数据模型的训练方法及装置。本申请一个实施方式中的数据模型的训练方法包括：获取原始样本数据，原始样本数据中包括用户标识信息；基于用户标识信息，获取用户的网络操作数据；根据网络操作数据，确定用户的个性化信息；将原始样本数据和个性化信息作为样本数据进行训练，得到数据模型。按照本申请实施方式的技术方案，能够扩展训练样本的丰富性，从而训练出高准确度的数据模型。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体涉及数据处理技术领域，尤其涉及数据模型的训练方法及装置。

背景技术

随着互联网技术的不断发展，网络已经逐渐成为人们进行信息交互，以及获取商品和服务的主要平台。在现有技术中，可以通过机器学习和训练的方式，获取与用户喜好或行为相关的数据模型，并根据该模型的输出结果，为用户提供恰当的信息、商品或服务。例如，现有技术中的日志服务器可以记录用户浏览网页时的地址，地域信息，浏览的信息标识(如，广告标识)等，然后用通过这些数据训练的模型去预估用户对不同信息的点击率，以便为用户提供更能引起其兴趣的信息。

这种方法虽然能够在一定程度上对用户的行为或喜好进行预测，但是其训练模型时使用的数据通常只是某一个服务器上所记录的访问日志，数据类型较为单一，能够提取的特征数量也比较有限。因此模型的输出结果准确率较低，难以为用户提供精准的资源或数据。

发明内容

鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望能够提供一种获取输出结果准确的模型的方案。为了实现上述一个或多个目的，本申请提供了数据模型的训练方法及装置。

第一方面，本申请提供了一种数据模型的训练方法，该方法包括：获取原始样本数据，所述原始样本数据中包括用户标识信息；基于所述用户标识信息，获取用户的网络操作数据；根据所述网络操作数据，确定用户的个性化信息；将所述原始样本数据和所述个性化信息作为样本数据进行训练，得到数据模型。

第二方面，本申请提供了一种数据模型的训练装置，该装置包括：第一获取模块，用于获取原始样本数据，所述原始样本数据中包括用户标识信息；第二获取模块，用于基于所述用户标识信息，获取用户的网络操作数据；确定模块，用于根据所述网络操作数据，确定用户的个性化信息；训练模块，用于将所述原始样本数据和所述个性化信息作为样本数据进行训练，得到数据模型。

本申请提供的数据模型的训练方法及装置，能够首先通过原始样本中的用户标识，获取用户的网络操作数据，然后基于网络操作数据确定每个用户的个性化信息，最后将个性化信息也作为样本数据的一部分进行模型训练。由于将原始样本数据与用户的个性化信息相结合，不但扩展了样本的丰富性，而且训练出的模型更加符合用户特点，模型所输出的结果也更加准确。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1示出了可以应用本申请实施例的示例性系统架构；

图2示出了根据本申请一个实施例的数据模型的训练方法的示例性流程图；

图3示出了根据本申请一个实施例的获取用户的网络操作数据的方法的示例性流程图；

图4示出了根据本申请另一个实施例的获取用户的网络操作数据的方法的示例性流程图；

图5示出了根据本申请一个实施例的数据模型的训练装置的结构示意图；

图6示出了适于用来实现本申请实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。