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申请/专利权人：京东城市(北京)数字科技有限公司
摘要：本公开提出一种预测模型的训练方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括获取当前流数据和线上预测模型；如果当前流数据发生概念漂移，则确定概念漂移的程度值；以及根据概念漂移的程度值，结合当前流数据和目标流数据对线上预测模型进行在线训练，以得到目标预测模型；其中，目标流数据，是从多个历史流数据之中采样得到的。通过本公开能够兼顾预测模型对新知识的学习速度，和避免灾难性遗忘的发生，有效地提升预测模型的预测性能和预测稳定性，使得预测模型能够持续地满足智能场景中的预测需求，提升预测模型的预测效果。
主权项：1.一种预测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取当前流数据和线上预测模型；如果所述当前流数据发生概念漂移，则确定概念漂移的程度值，其中，所述概念漂移的程度值用于表征所述当前流数据发生概念漂移的程度情况；以及根据所述概念漂移的程度值，结合所述当前流数据和目标流数据对所述线上预测模型进行在线训练，以得到目标预测模型；其中，所述目标流数据，是从多个历史流数据之中采样得到的；所述根据所述概念漂移的程度值，结合所述当前流数据和目标流数据对所述线上预测模型进行在线训练，包括：如果所述概念漂移的程度值大于或者等于概念漂移程度阈值，则参考设定规则从回放缓存池已存储的历史流数据之中采样得到所述目标流数据；根据所述当前流数据和所述目标流数据对所述线上预测模型进行在线训练；如果所述概念漂移的程度值小于概念漂移程度阈值，则将所述当前流数据存储至回放缓存池之中，并确定所述回放缓存池中已存储流数据的数据量；如果所述数据量不满足设定条件，则持续获取所述当前流数据，并动态地对所述数据量进行更新，其中，所述设定条件包括所述数据量已达到所述回放缓存池所能够存储的最大数据量；如果所述数据量满足所述设定条件，则参考所述设定规则从回放缓存池已存储的历史流数据之中采样得到所述目标流数据，并根据所述目标流数据对所述线上预测模型进行在线训练。
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百度查询： 京东城市(北京)数字科技有限公司 预测模型的训练方法、装置、计算机设备及存储介质
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