[发明专利]匹配模型训练方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本公开是关于一种匹配模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，属于互联网技术领域。方法包括：获取多个样本用户属性信息和多个样本数据属性信息，根据每个样本用户属性信息中多个用户维度的信息项和每个样本数据属性信息中多个数据维度的信息项进行融合处理，得到每个样本用户属性信息和每个样本数据属性信息对应的样本匹配度，根据每个样本用户属性信息、每个样本数据属性信息及对应的样本匹配度，训练匹配模型。样本匹配度能够量化样本用户与样本多媒体数据的相关性，准确客观，根据样本用户属性信息、样本数据属性信息及样本匹配度训练的匹配模型准确性高，具备根据用户属性信息与数据属性信息准确获取用户与多媒体数据的匹配度的能力。

技术领域

本公开涉及互联网技术领域，尤其涉及一种匹配模型训练方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着互联网技术的快速发展，互联网中出现了大量的视频，丰富了用户的日常生活，受到了广大用户的欢迎。任一用户可以在互联网中发布视频，也可以向任一用户推荐视频，供该用户观看。但是，如果用户对推荐的视频不感兴趣，容易对用户造成打扰。因此，如何为用户推荐匹配的视频至关重要。

发明内容

本公开提供了一种匹配模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，能够提高多媒体数据与用户之间的匹配程度，提升推荐效果，不容易对用户造成打扰。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种匹配模型训练方法，所述方法包括：

获取多个样本用户属性信息，每个样本用户属性信息包括多个用户维度的信息项，每个用户维度的信息项用于从对应的用户维度描述对应的样本用户；

获取多个样本数据属性信息，每个样本数据属性信息包括多个数据维度的信息项，每个数据维度的信息项用于从对应的数据维度描述对应的样本多媒体数据；

根据所述每个样本用户属性信息中所述多个用户维度的信息项和所述每个样本数据属性信息中所述多个数据维度的信息项进行融合处理，得到所述每个样本用户属性信息和所述每个样本数据属性信息对应的样本匹配度；

根据所述每个样本用户属性信息、所述每个样本数据属性信息以及所述每个样本用户属性信息和所述每个样本数据属性信息对应的样本匹配度，训练匹配模型。

在一种可能实现方式中，所述根据所述每个样本用户属性信息中所述多个用户维度的信息项和所述每个样本数据属性信息中所述多个数据维度的信息项进行融合处理，得到所述每个样本用户属性信息和所述每个样本数据属性信息对应的样本匹配度，包括：

获取关系数据，所述关系数据包括所述多个用户维度的权重和所述多个数据维度的权重，所述关系数据用于指示匹配度与所述多个用户维度的信息项、所述多个数据维度的信息项、所述多个用户维度的权重和所述多个数据维度的权重之间的关系；

根据所述样本用户属性信息中所述多个用户维度的信息项、所述样本数据属性信息中所述多个数据维度的信息项以及所述关系数据，获取所述样本匹配度。

在另一种可能实现方式中，所述根据所述每个样本用户属性信息、所述每个样本数据属性信息以及所述每个样本用户属性信息和所述每个样本数据属性信息对应的样本匹配度，训练匹配模型之后，所述方法还包括：

获取目标用户属性信息，所述目标用户属性信息包括所述多个用户维度的信息项；

获取各个多媒体数据的数据属性信息，每个数据属性信息包括所述多个数据维度的信息项；

根据所述各个多媒体数据的数据属性信息和所述目标用户属性信息，调用所述匹配模型获取所述各个多媒体数据与目标用户之间的匹配度；

根据多个多媒体数据的匹配度，为所述目标用户推荐多媒体数据。