[发明专利]图像模型生成方法、装置和电子设备

权利要求书

1.一种图像模型生成方法，其特征在于，包括：

将训练样本导入初始复合模型，其中，训练样本包括用户特征、图像特征和搜索用信息；

基于以下至少一项：第一子模型输出的用户相关度和第二子模型输出的内容相关度，从所述第一子模型和第二子模型中，确定至少一个待调整子模型；

对至少一个待调整子模型进行调整；

其中，所述初始复合模型包括第一子模型和第二子模型；所述第一子模型的输入包括图像特征和用户特征，所述第一子模型的输出包括图像与用户的用户相关度；所述第二子模型的输入包括图像特征和搜索用信息，所述第二子模型的输出包括图像与搜索用信息的内容相关度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，训练样本具有指示实际点击率的标签；以及

所述基于以下至少一项：第一子模型输出的用户相关度和第二子模型输出的内容相关度，从所述第一子模型和第二子模型中，确定至少一个待调整子模型，包括：

获取初始复合模型对训练样本的第一预估点击率；

根据所述第一预估点击率、所述标签、所述用户相关度和所述内容相关度，确定所述至少一个待调整子模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练样本的标签包括第一子标签，第一子标签用于指示所述训练样本相对于第一子模型是正样本或者负样本；以及

所述基于以下至少一项：第一子模型输出的用户相关度和第二子模型输出的内容相关度，从所述第一子模型和第二子模型中，确定至少一个待调整子模型，包括：

根据所述训练样本的第一子标签和所述用户相关度，确定是否将所述第一子模型确定为待调整子模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述训练样本的第一子标签和所述用户相关度，确定是否将所述第一子模型确定为待调整子模型，包括：

获取第一子模型处理正样本得到正样本用户相关度，以及获取第一子模型处理负样本得到的负样本用户相关度；

根据所述正样本用户相关度和所述负样本用户相关度，确定是否将所述第一子模型确定为待调整子模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述训练样本的标签包括第二子标签，第二子标签用于指示训练样本中图像特征与搜索用信息的预设相关程度；以及

所述基于以下至少一项：第一子模型输出的用户相关度和第二子模型输出的内容相关度，从所述第一子模型和第二子模型中，确定至少一个待调整子模型，包括：

根据所述内容相关度和所述训练样本的第二子标签，确定是否将所述第一子模型确定为待调整子模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，待调整子模型包括特征交叉层；以及

所述对至少一个待调整子模型进行调整，包括：

更换待调整子模型中的特征交叉层，其中，更换前后的特征交叉层的特征交叉方式不同。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，第一子模型对应至少一个待增加特征，第二子模型对应至少一个待增加特征；以及

所述对至少一个待调整子模型进行调整，包括：

从待调整子模型的至少一个待增加特征中选取目标待增加特征；

将目标待增加特征确定为待调整子模型的输入特征。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，

第一子模型对应的待增加特征，包括以下至少一项：图像的文字特征、至少一个维度的用户特征；

第二子模型对应的待增加特征，包括以下至少一项：搜索用信息的至少一种分词方式对应的搜索用信息特征、图像的文字特征。

9.根据权利要求1所述的方法，上述所述对至少一个待调整子模型进行调整，包括：

调整待调整子模型中的权重。