[发明专利]推荐模型的训练方法、推荐方法和装置、电子设备及介质在审
| 申请号： | 202210510338.6 | 申请日： | 2022-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN114817734A | 公开（公告）日： | 2022-07-29 |
| 发明（设计）人： | 李泽远;王健宗 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/958;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 廖慧贤 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请实施例提供了一种推荐模型的训练方法、推荐方法和装置、电子设备及介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取目标用户的目标行为数据和目标推荐数据；通过本地推荐模型的神经网络对目标行为数据和目标推荐数据进行特征提取，得到目标行为隐式特征和目标项目隐式特征；通过本地推荐模型的注意力机制对目标行为隐式特征和目标项目隐式特征进行特征融合，得到目标融合特征向量；根据目标融合特征向量进行损失计算，得到本地推荐模型的本地模型参数；将本地模型参数发送给服务器端；从服务器端下载全局模型参数；根据已下载的全局模型参数更新本地模型参数，以训练本地推荐模型。本申请实施例能够提高模型的训练效果。 | ||
| 搜索关键词： | 推荐 模型 训练 方法 装置 电子设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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