[发明专利]一种序列推荐模型的训练方法和对象推荐方法有效
| 申请号： | 202310396941.0 | 申请日： | 2023-04-14 |
| 公开（公告）号： | CN116151353B | 公开（公告）日： | 2023-07-18 |
| 发明（设计）人： | 王翔;杨正一;何向南 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/048;G06N3/0442;G06N3/045;G06F16/9535;G06F16/735;G06Q30/0601 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 郭梦雅 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种序列推荐模型的训练方法和对象推荐方法，其中，序列推荐模型包括经验学习模块和鲁棒学习模块，该训练方法包括：获取训练样本数据集；将训练样本数据集中的历史样本操作序列输入经验学习模块，输出第一预测结果，并根据第一预测结果和样本标签确定第一损失值；将历史样本操作序列输入鲁棒学习模块，输出第二预测结果，并根据第二预测结果、样本标签、预设的鲁棒半径和与历史样本操作序列对应的经验分布确定第二损失值；根据第一损失值和第二损失值确定总损失值；根据总损失值调整经验学习模块的网络参数以及鲁棒学习模块的网络参数，直至总损失值满足迭代条件；将总损失值满足迭代条件时得到的模型作为序列推荐模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 序列 推荐 模型 训练 方法 对象 | ||
【主权项】：
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