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申请/专利权人：厦门两万里文化传媒有限公司
摘要：本发明提供一种基于用户行为偏好数据的创作模型自动化训练方法，涉及模型训练技术领域，所述方法包括：获取行为数据，得到多维度初始行为数据集；对多维度初始行为数据集进行预处理，得到行为数据集；对行为数据集进行时序分析和情境关联分析，得到时序情境特征数据；将时序情境特征数据按照时间顺序进行分段处理，得到多个兴趣状态片段；对兴趣状态片段进行聚类分析，得到用户的动态兴趣组数据集；根据动态兴趣组数据集，构建动态兴趣模型；实时监测用户的新增行为数据，对动态兴趣模型进行局部更新和全局优化；根据动态兴趣模型，生成训练数据集；通过训练数据集对创作模型进行优化，得到创作模型。本发明提高了创作模型推荐内容的准确性。
主权项：1.一种基于用户行为偏好数据的创作模型自动化训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户的行为数据，并结合数据发生时的上下文信息，得到多维度初始行为数据集；对多维度初始行为数据集进行多层次预处理，得到行为数据集；对行为数据集进行时序分析和情境关联分析，提取时间序列特征和情境特征，得到时序情境特征数据；将时序情境特征数据按照时间顺序进行分段处理，并将每段数据分别映射为用户在对应时间段内的多重兴趣状态，得到多个兴趣状态片段；对兴趣状态片段进行多级聚类分析，将其分为短期兴趣组和长期兴趣组，得到用户的动态兴趣组数据集；根据动态兴趣组数据集，构建用户的动态兴趣模型；实时监测用户的新增行为数据，对动态兴趣模型进行局部更新和全局优化，其中局部更新用于短期兴趣组的调整，全局优化用于长期兴趣组的调整；根据动态兴趣模型，生成训练数据集，所述训练数据集包括用户的短期兴趣特征向量、长期兴趣特征向量以及情境权重向量；通过训练数据集对创作模型进行增量训练和迁移学习，优化模型的参数，得到创作模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门两万里文化传媒有限公司 一种基于用户行为偏好数据的创作模型自动化训练方法
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