[发明专利]用于获得模型的方法和设备

权利要求书

1.一种用于获得模型的方法，包括：

获取所述模型的第一组参数，所述第一组参数基于数据流中的第一组数据而生成，所述数据流中的数据与至少两个维度相关联，所述至少两个维度与至少两组潜特征分别关联，所述第一组参数描述包括所述第一组数据在内的所述数据流在所述至少两组潜特征上的分布；

基于所述第一组参数，确定所述数据流中在所述第一组数据之后观察到的第二组数据的与所述至少两组潜特征相关联的概率；

基于所述第一组参数和所述概率来确定所述模型的第二组参数，所述第二组参数描述包括所述第一组数据和所述第二组数据在内的所述数据流在所述至少两组潜特征上的分布；以及

基于所述第二组参数和所述概率来确定所述模型对所述数据流的拟合度。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述第一组参数包括第一组向量，所述第一组向量中的每个向量指示包括所述第一组数据在内的所述数据流在所述至少两组潜特征中的一组潜特征上分布的比例，并且确定所述第二组参数包括：

基于所述第一组向量和所述概率来确定第二组向量，所述第二组向量中的每个向量指示包括所述第一组数据和所述第二组数据在内的所述数据流在所述至少两组潜特征中的一组潜特征上分布的比例。

3.根据权利要求2所述的方法，其中所述第一组参数还包括第一组权重，所述第一组权重描述与包括所述第一组数据在内的所述数据流相对应的所述至少两组潜特征之间的关系，并且确定所述第二组参数还包括：

基于所述第二组数据、所述概率和所述第一组参数来确定第二组权重，所述第二组权重描述与包括所述第一组数据和所述第二组 数据在内的所述数据流相对应的所述至少两组潜特征之间的关系。

4.根据权利要求2所述的方法，还包括：

响应于确定所述第二组向量中的第一向量中的元素的值大于第一阈值，确定与所述元素相对应的潜特征为有效潜特征；以及

响应于所述有效潜特征的数目超过阈值数目而扩展所述模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其中扩展所述模型包括：

根据预定增量增加所述阈值数目；

根据所述预定增量增加所述至少两组潜特征中与所述第一向量相关联的潜特征的数目；以及

根据所述预定增量增加所述第一向量的维度。

6.根据权利要求2所述的方法，还包括：

响应于确定所述第二组向量中的第二向量中的元素的值小于第二阈值，确定与所述元素相对应的潜特征为无效潜特征；以及

响应于确定存在所述无效潜特征而收缩所述模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其中收缩所述模型包括：

从所述至少两组潜特征中与所述第二向量相关联的潜特征中去除所述无效潜特征；以及

从所述第二向量中去除所述元素。

8.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，其中确定所述拟合度包括：

确定与所述模型相关联的目标函数的收敛性，所述目标函数包括用于控制所述模型对所述数据流的拟合的第一项，以及指示所述第一组参数和所述第二组参数之间的差异的第二项。

9.一种用于获得模型的设备，包括：

至少一个处理单元；以及

至少一个存储器，所述至少一个存储器耦合至所述至少一个处理单元并且具有在其上存储的指令，所述指令在由所述至少一个处理单元执行时使得所述设备执行动作，所述动作包括：

获取所述模型的第一组参数，所述第一组参数基于数据流 中的第一组数据而生成，所述数据流中的数据与至少两个维度相关联，所述至少两个维度与至少两组潜特征分别关联，所述第一组参数描述包括所述第一组数据在内的所述数据流在所述至少两组潜特征上的分布；

基于所述第一组参数，确定所述数据流中在所述第一组数据之后观察到的第二组数据的与所述至少两组潜特征相关联的概率；

基于所述第一组参数和所述概率来确定所述模型的第二组参数，所述第二组参数描述包括所述第一组数据和所述第二组数据在内的所述数据流在所述至少两组潜特征上的分布；以及

基于所述第二组参数和所述概率来确定所述模型对所述数据流的拟合度。