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2023-05-24 发布于四川
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一种推荐模型的训练方法、介质、电子设备和推荐模型.pdf

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本发明实施例提供了一种推荐模型的训练方法、介质、电子设备和推荐模型，训练方法包括A1、构建推荐模型、损失构建模块和多目标优化模块；A2、获取不同用户的商品交互记录，根据用户属性设置不同的用户组；A3、利用商品交互记录对推荐模型进行多次迭代训练至收敛，其中，每次训练包括：A31、用推荐模型从本次获取的商品交互记录中学习用户对商品的决策过程，获取用户对所有商品的偏好概率；A32、基于用户对所有商品的偏好概率，损失构建模块构建第一损失函数用于计算针对不同用户的推荐准确性损失以及构建连续可微的第二损失函

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112184391 A (43)申请公布日 2021.01.05 (21)申请号 202011109159.9 (22)申请日 2020.10.16 (71)申请人中国科学院计算技术研究所

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