[发明专利]一种用户转化率的确定方法及相关设备

权利要求书

1.一种用户转化率的确定方法，其特征在于，包括：

根据第一目标标签确定目标任务的预测偏差，所述第一目标标签为第一训练样本在所述目标任务上的标签，所述目标任务为相关型的N个任务中的任意一个任务，N为大于或等于2的正整数；

确定所述N个任务中与所述目标任务具有相关性的父任务对应的目标指标；

根据所述预测偏差以及所述N个任务中与所述目标任务具有相关性的父任务对应的目标指标确定所述目标任务的权重；

根据所述目标任务的权重以及所述目标任务的损失函数确定所述N个任务对应的损失函数；

基于所述N个任务对应的损失函数更新预设模型的模型参数；

获取目标用户在目标业务对应的M个任务中每个任务的标签，其中，M个任务为相关型的任务，且M为大于或等于2的正整数；

基于所述目标用户在所述目标业务对应的M个任务中每个任务的标签以及更新模型参数后的所述预设模型确定所述目标用户的转化率。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据第一目标标签确定所述目标任务的预测偏差包括：

基于所述预设模型确定所述目标任务的预测得分；

根据所述预测得分以及所述第一目标标签确定所述目标任务的预测偏差。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据第一任务的权重确定M个训练样本对应的损失函数的平均值，所述第一任务为所述M个训练样本对应至少两个任务中的任意一个任务，M为大于或等于1的正整数；

基于所述平均值更新所述预设模型的模型参数。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述根据目标任务的权重以及所述目标任务的损失函数确定所述N个任务对应的损失函数包括：

基于所述目标任务的权重对所述N个任务中每个任务的损失函数进行加权计算，得到所述N个任务对应的损失函数。

5.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述确定所述N个任务中与所述目标任务具有相关性的父任务对应的目标指标包括：

获取第二训练样本在目标父任务上第二目标标签，所述目标父任务为所述N个任务中与所述目标任务具有相关性的父任务中的任意一个任务；

确定所述目标父任务对应的预测分数；

根据所述第二目标标签以及所述目标父任务对应的预测分数确定所述N个任务中与所述目标任务具有相关性的父任务对应的目标指标。

6.一种用户转化率的确定装置，其特征在于，包括：

第一确定单元，用于根据第一目标标签确定目标任务的预测偏差，所述第一目标标签为第一训练样本在所述目标任务上的标签，所述目标任务为相关型的N个任务中的任意一个任务，N为大于或等于2的正整数；

第二确定单元，用于确定所述N个任务中与所述目标任务具有相关性的父任务对应的目标指标；

第三确定单元，用于根据所述预测偏差以及所述N个任务中与所述目标任务具有相关性的父任务对应的目标指标确定所述目标任务的权重；

第四确定单元，用于根据所述目标任务的权重以及所述目标任务的损失函数确定所述N个任务对应的损失函数；

更新单元，用于基于所述N个任务对应的损失函数更新预设模型的模型参数；

获取单元，用于获取目标用户在目标业务对应的M个任务中每个任务的标签，其中，M个任务为相关型的任务，且M为大于或等于2的正整数；

第五确定单元，用于基于所述目标用户在所述目标业务对应的M个任务中每个任务的标签以及更新模型参数后的所述预设模型确定所述目标用户的转化率。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一确定单元具体用于：

基于所述预设模型确定所述目标任务的预测得分；

根据所述预测得分以及所述第一目标标签确定所述目标任务的预测偏差。