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申请/专利权人：平安国际智慧城市科技股份有限公司

摘要：本发明涉及人工智能领域，提供了一种文件的追加方法、装置、设备以及存储介质，其中，方法包括：获取用户的唯一标识性信息，根据所述唯一标识性信息实时监控所述用户对各个文件的使用情况，将各个文件的使用情况输入至预训练的追加判断模型中，得到各个文件的第一追加分值，根据第一追加分值为目标文件形成链接。从而实现了对一些常用或者比较重要的文件生成对应的链接，使可以进行高效的使用和查看，提高了用户体验性。

主权项：1.一种文件的追加方法，其特征在于，包括：获取用户的唯一标识性信息；根据所述唯一标识性信息实时监控所述用户对各个第一文件的第一使用情况；将所述各个第一文件的第一使用情况输入至预训练的追加判断模型中，得到所述各个第一文件的第一追加分值；将所述各个第一文件中所述第一追加分值大于预设追加分值的第一文件作为目标文件，并提取所述目标文件的文件名、后缀以及存储位置；基于所述存储位置形成第一链接，并基于所述文件名和后缀生成所述第一链接的名称；将所述第一链接及所述名称添加至快速目录中；所述将所述各个第一文件的第一使用情况输入至预训练的追加判断模型中，得到所述各个第一文件的第一追加分值的步骤之前，还包括：获取多个用户的快速目录中各个第二链接的对应第二文件的第二使用情况，以及对应的第二追加分值；按照预设的维度将所述第二使用情况转化为多维向量；其中，所述多维向量为Xj＝x1j，x2j…xij…xnj，Xj表示第j个第二文件的第二使用情况的多维向量，xij表示第j个第二文件的第二使用情况的第i维向量；将各所述多维向量以及对应的所述第二追加分值输入至追加判断初始模型中进行训练，得到所述预训练的追加判断模型；其中所述追加判断初始模型为hwx＝w0+w1x1+w2x2+wixi…+wnxn，其中，hwx为所述第二追加分值，w0，w1，…，wn均为待训练的参数值，xi表示所述多维向量中的第i维向量，i表示1至n；所述将各所述多维向量以及对应的所述第二追加分值输入至追加判断初始模型中进行训练，得到所述预训练的追加判断模型的步骤之后，包括：获取各第二文件的第二使用情况的实际追加分值和所述预训练的追加判断模型的预测追加分值；根据损失函数公式计算所述预训练的追加判断模型的损失值；其中所述损失函数公式为： yj表示j个第二文件的第二使用情况对应的实际追加分值，hwxij表示第j个第二文件的第二使用情况输入所述预训练的追加判断模型得到的预测追加分值，n表示所述多维向量的维度，表示预设的参数值，表示所述预训练的追加判断模型的损失值；判断所述损失值是否大于预设损失值；若大于所述预设损失值，则继续训练所述预训练的追加判断模型，直至得到损失值小于所述预设损失值的预训练的追加判断模型。

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