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基于人工智能的对象推荐模型训练方法、推荐方法及装置[发明专利]

专利名称：基于人工智能的对象推荐模型训练方法、推荐方法及装置

专利类型：发明专利

发明人：薛炜辰

申请号：CN201911267376.8

申请日：20191211

公开号：CN111027714A

公开日：

20200417

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本发明提供了一种基于人工智能的对象推荐模型训练方法、推荐方法、装置、电子设备及存储介质；方法包括：获取包括候选特征及样本标签的训练样本；通过对象推荐模型中类型为连续变量的松弛参数，对所述候选特征进行筛选处理；通过所述对象推荐模型对筛选后的候选特征进行预测处理，得到表征用户偏好对象的概率的预测标签；构建用于指示所述样本标签与所述预测标签之间差异的损失函数，以使所述损失函数因所述类型为连续变量的松弛参数而具有可微分性；对所述损失函数进行微分处理，并根据微分处理的结果对应的松弛参数及权重参数，更新所述对象推荐模型。通过本发明，能够提升特征筛选的效率，并提升根据更新后的对象推荐模型进行推荐的效果。

申请人：腾讯科技(深圳)有限公司

地址：518000 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层

国籍：CN

代理机构：北京派特恩知识产权代理有限公司

本文发布于:2024-09-22 07:22:10，感谢您对本站的认可！

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