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申请/专利权人：北京金山数字娱乐科技有限公司
摘要：本申请提供一种推荐模型的训练方法及装置、一种推荐方法及装置，其中所述推荐模型的训练方法包括：获取训练样本和对应的训练标签，其中，所述训练样本包括样本用户的用户信息以及包含第一目标数量的样本推荐实体的样本推荐集合；通过所述训练样本和对应的训练标签对推荐模型进行训练，根据所述推荐模型的损失值调整推荐模型的参数直至满足训练终止条件。本申请的推荐模型具有对小规模数量样本推荐实体进行打分和排序的能力，并在对大规模待推荐实体集合进行预测和计算时进行应用，实现了利用深度学习的方法对大规模的待推荐实体集合进行处理，提升了对于大规模的待推荐实体集合的计算能力和预测准确性。
主权项：1.一种推荐方法，其特征在于，包括：获取待推荐实体集合，将所述待推荐实体集合划分为第二目标数量的推荐候选组，使得在每个所述推荐候选组中均包括第一目标数量的待推荐实体，其中，所述待推荐实体集合由大规模的所述待推荐实体构成；获取待推荐用户的用户信息，将所述待推荐用户的用户信息进行复制，得到第二目标数量的所述待推荐用户的用户信息，其中，所述待推荐用户的用户信息包括所述待推荐用户对应的用户特征信息、用户环境信息和用户历史浏览信息；将每个所述待推荐用户的用户信息分别与每个所述推荐候选组进行组合，构建第二目标数量的待测试子集；将所述第二目标数量的待测试子集分别输入至推荐模型中，得到所述待推荐实体集合中的每个待推荐实体对应的推荐分值并确定推荐名单；其中，所述推荐模型的训练过程包括：获取训练样本和对应的训练标签，其中，所述训练样本包括样本用户的用户信息以及包含第一目标数量的样本推荐实体的样本推荐集合，其中，所述第一目标数量为小规模的个数；通过所述训练样本和对应的训练标签对推荐模型进行训练，根据所述推荐模型的损失值调整推荐模型的参数直至满足训练终止条件。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京金山数字娱乐科技有限公司 一种推荐模型的训练方法及装置、一种推荐方法及装置
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