[发明专利]训练实体特征提取模型的方法、装置和存储介质

说明书

本申请公开了一种训练实体特征提取模型的方法、装置和存储介质，属于互联网技术领域。所述方法包括：确定待训练的实体特征提取模型所属的目标实体展示场景；基于预先存储的实体展示场景与分类属性的对应关系，确定所述目标实体展示场景对应的目标分类属性，基于所述目标分类属性对各实体进行分类，其中，同类实体的所述目标分类属性的属性值相同；确定目标样本实体，确定所述目标样本实体对应的正样本实体，在所述目标样本实体的同类实体中，确定所述目标样本实体对应的负样本实体；基于所述目标样本实体、所述正样本实体和所述负样本实体，对所述实体特征提取模型进行训练。采用本申请，有利于对实体特征提取模型的训练，具有更好的训练效果。

技术领域

本申请涉及互联网技术领域，特别涉及一种训练实体特征提取模型的方法、装置和存储介质。

背景技术

随着互联网技术的飞速发展，各式各样的互联网的应用程序充斥着人们的日常生活、工作和学习。在互联网的应用程序中，一般都具有信息推送功能，信息推送功能是由服务器向终端推送某些信息，以由终端向用户展示相应的信息，相应的信息可以是事件通知信息、活动信息、实体推广信息等。对于实体推广信息，其中的实体可以为用户账户、商家账户等。例如，服务器向某用户账户发送其他用户账户的展示信息，作为好友推荐，又例如，服务器向某用户账户发送某商家账户的展示信息，作为消费推荐，等等。

服务器在向目标实体(用户账户)进行实体推广时，可以先基于实体特征提取模型对实体进行特征提取得到特征信息，然后，再基于目标实体的特征信息和其他实体的特征信息，为目标实体寻找与其特征信息匹配度较高的实体，作为待展示实体，进而进行实体推广。这里特征信息的匹配度用于反映实体之间的相关度。

上述推广过程的前提是要对实体特征提取模型进行训练，训练过程需要大量的样本实体。在获取样本实体时，可以先获取实体对应的图数据，图数据包括大量的节点，某些节点之间存在连接边，节点代表实体，可以是用户账户或商家账户，连接边代表实体之间存在某种指定的关联，例如，用户账户访问了商家账户，则他们对应的节点之间就会设置连接边。在获取图数据后，在图数据中，选定某个用户账户对应的第一节点，进而在图数据中选取与第一节点之间存在连接边的第二节点，该第二节点对应某个商户账户。将该用户账户和商户账户作为样本实体，他们对应的节点具有连接边，所以他们具有访问关系，可以认为他们的特征信息的匹配度较高，因此，可以基于此样本实体对实体特征提取模型进行训练。

在实现本申请的过程中，发明人发现相关技术至少存在以下问题：

上述训练过程，基于图数据选取的样本实体，均为正样本，即两个样本实体之间存在强相关性，而缺少存在弱相关性的负样本，这样会影响对实体特征提取模型的训练效果，导致提取的特征信息的匹配度不能准确的反映实体之间的相关度。

发明内容

本申请实施例提供了一种训练实体特征提取模型的方法、装置和存储介质，能够解决实体特征提取模型的训练效果受到影响，提取的特征信息的匹配度不能准确的反映实体之间的相关度的问题。所述技术方案如下：

第一方面，提供了一种训练实体特征提取模型的方法，所述方法包括：

确定待训练的实体特征提取模型所属的目标实体展示场景；

基于预先存储的实体展示场景与分类属性的对应关系，确定所述目标实体展示场景对应的目标分类属性，基于所述目标分类属性对各实体进行分类，其中，同类实体的所述目标分类属性的属性值相同；

确定目标样本实体，确定所述目标样本实体对应的正样本实体，在所述目标样本实体的同类实体中，确定所述目标样本实体对应的负样本实体；

基于所述目标样本实体、所述正样本实体和所述负样本实体，对所述实体特征提取模型进行训练。

可选的，所述确定所述目标样本实体对应的正样本实体，包括：

获取所述目标样本实体对应的图数据；