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申请/专利权人：中国农业银行股份有限公司

摘要：本申请公开了一种产品购买意向评测模型的训练方法及装置，利用与第一用户特征数据集有关联性且更加完备的第二用户特征数据集以及基于实例的迁移学习来对产品购买意向评测模型进行训练，解决了第一用户特征数据集的数据量不足以及难以支撑模型构建的问题，可提高训练完成后的模型预测准确性。在训练产品购买意向评测模型的过程中，获得第一用户特征数据集和第二用户特征数据集中特征数据中特征数据的更新权重。将第二用户特征数据集中更新权重小于权重阈值的特征数据进行剔除，重新更新第二用户特征数据集中每个特征数据的权重，可避免更新权重小于权重阈值的噪声数据对模型训练过程的干扰，如此，能够进一步提高训练完成后的模型预测准确性。

主权项：1.一种产品购买意向评测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：确定购买第一产品的第一用户以及购买第二产品的第二用户，并获取所述第一用户的第一用户特征数据集以及所述第二用户的第二用户特征数据集；所述第二用户特征数据集的数据量大于所述第一用户特征数据集的数据量且两者数据量之差大于数据量阈值；所述第一产品和所述第二产品的相关性满足预设条件；初始化所述第一用户特征数据集中每个特征数据的权重以及所述第二用户特征数据集中每个特征数据的权重，并基于所述第二用户特征数据集中的特征数据数量与模型迭代次数计算第一参数；基于所述第一用户特征数据集中每个特征数据的权重以及所述第二用户特征数据集中每个特征数据的权重，计算权重分布；基于携带标签的所述第一用户特征数据集、携带标签的所述第二用户特征数据集以及所述权重分布训练产品购买意向评测模型，获取训练后的产品购买意向评测模型；计算训练后的产品购买意向评测模型在所述第一用户特征数据集上的错误率，并根据所述错误率计算第二参数；基于所述第二用户特征数据集中每个特征数据的权重、所述第一参数、所述第二用户特征数据集中的每个特征数据对应的标签以及所述训练后的产品购买意向评测模型对所述第二用户特征数据集中每个特征数据的预测值，计算所述第二用户特征数据集中每个特征数据的更新权重；基于所述第一用户特征数据集中每个特征数据的权重、所述第二参数、所述第一用户特征数据集中的每个特征数据对应的标签以及所述训练后的产品购买意向评测模型对所述第一用户特征数据集中每个特征数据的预测值，计算所述第一用户特征数据集中每个特征数据的更新权重；将所述第二用户特征数据集中更新权重小于权重阈值的特征数据进行剔除，并更新所述第二用户特征数据集中每个特征数据的权重；重新执行所述基于所述第二用户特征数据集中的特征数据数量与模型迭代次数计算第一参数以及后续步骤，直至训练次数达到预设次数，获得训练完成的产品购买意向评测模型。

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权利要求：

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