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申请/专利权人：微梦创科网络科技(中国)有限公司
摘要：本发明实施例提供一种推荐内容召回及模型训练方法、系统、设备和介质，其中用于推荐内容召回的模型训练方法，包括以下步骤：获取用户信息、物料信息和博主信息；使用所述用户信息、物料信息和博主信息对搭建的三塔结构模型进行迭代训练，直至达到模型收敛条件，得到用于向用户推荐感兴趣内容的召回模型，从训练得到的召回模型中提取静态用户图，并对所述召回模型输出的物料嵌入向量构建索引得到物料索引库，所述静态用户图用于推理匹配于用户特征的用户嵌入向量。本发明能够为用户提供精准的个性化推荐。
主权项：1.一种用于推荐内容召回的模型训练方法，其特征在于，包括：获取设定时间段内的用户信息、物料信息和博主信息；使用所述用户信息、物料信息和博主信息对搭建的三塔结构模型进行迭代训练，直至达到模型收敛条件，得到用于向用户推荐感兴趣内容的召回模型，所述三塔结构模型包括用户塔、物料塔和博主塔；从训练得到的召回模型中提取静态用户图，并对所述召回模型输出的物料嵌入向量构建索引得到物料索引库，所述静态用户图用于推理匹配于用户特征的用户嵌入向量；其中，在所述三塔结构模型的每次训练过程中：将所述用户信息输入所述用户塔进行融合用户的基础特征和历史行为序列特征的嵌入表示，得到所述用户塔输出的用户嵌入向量；将所述物料信息输入所述物料塔进行融合物料的相关特征和物料所归属博主的相关特征的嵌入表示，得到所述物料塔输出的物料嵌入向量；将所述博主信息输入所述博主塔进行融合博主的数值类特征和标签类特征的嵌入表示，得到所述博主塔输出的博主嵌入向量；根据用户嵌入向量和物料嵌入向量确定用户对物料的兴趣度，并基于用户对物料的兴趣度采用第一损失函数使所述三塔结构模型达到收敛；根据用户嵌入向量和博主嵌入向量确定用户对博主的兴趣度，并基于用户对博主的兴趣度采用第二损失函数使所述三塔结构模型达到收敛；所述第一损失函数为所述三塔结构模型的主损失函数，所述第二损失函数为所述三塔结构模型的辅助损失函数。
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