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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：本申请提供了一种推荐模型的训练方法、推荐方法、装置、设备及存储介质；该训练方法包括：将样本用户对应的第一用户特征和样本物料对应的第一物料特征分别输入初始推荐模型中进行编码处理及特征转换处理，得到第二用户表征和第二物料表征；对第二用户特征和第二物料特征分别进行至少两次随机失活处理后再分别进行特征转换处理，得到至少两个第一用户表征以及至少两个第一物料表征；利用基于第二用户表征与第二物料表征之间的第一损失值、至少两个第一用户表征对应的第二损失值以及至少两个第一物料表征对应的第三损失值确定的目标损失值，对初始推荐模型的模型参数进行更新，得到目标推荐模型。本申请能够提升物料推荐的准确性。
主权项：1.一种推荐模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练样本集，其中，每个训练样本包括样本用户的关联数据、以及与所述样本用户相关的样本物料的关联数据；从所述样本用户的关联数据中提取第一用户特征并输入初始推荐模型中，对所述第一用户特征进行编码处理，得到第二用户特征；对所述第二用户特征进行至少两次随机失活处理，得到所述第一用户特征对应的至少两个第三用户特征；对所述至少两个第三用户特征、以及所述第二用户特征进行特征转换处理，得到至少两个第一用户表征、以及第二用户表征；从所述样本物料的关联数据中提取第一物料特征并输入所述初始推荐模型中，对所述第一物料特征进行编码处理，得到第二物料特征；对所述第二物料特征进行至少两次随机失活处理，得到所述第一物料特征对应的至少两个第三物料特征；对所述至少两个第三物料特征、以及所述第二物料特征进行特征转换处理，得到至少两个第一物料表征、以及第二物料表征；确定所述第二用户表征与所述第二物料表征之间的第一损失值、所述至少两个第一用户表征对应的第二损失值、以及所述至少两个第一物料表征对应的第三损失值；基于所述第一损失值、所述第二损失值、所述第三损失值确定目标损失值，并基于所述目标损失值对所述初始推荐模型的模型参数进行更新，直至达到模型收敛条件，得到训练后的目标推荐模型。
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权利要求：
百度查询： 微梦创科网络科技(中国)有限公司 推荐模型的训练方法、推荐方法、装置、设备及存储介质
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