模型训练、资源推荐方法、装置、电子设备及存储介质
公开
摘要
本公开提供了一种模型训练、资源推荐方法、装置、电子设备及存储介质，涉及互联网技术领域，尤其涉及人工智能及深度学习领域。具体实现方案为：获取训练对象的训练属性特征；将训练属性特征输入预先训练好的预设偏好表示模型，得到预设偏好表示模型的预设隐层输出的训练对象对应的训练资源偏好表示；将训练资源偏好表示输入预设演化策略模型，得到各种资源类型的训练融合参数；按照每种资源类型的训练融合参数，确定每种资源类型的每个候选资源的训练推荐分数；基于每个候选资源的训练推荐分数，向训练对象推荐各个候选资源，并收集训练对象针对所推荐的候选资源的反馈行为；利用反馈行为，训练预设演化策略模型。
基本信息
专利标题 ：
模型训练、资源推荐方法、装置、电子设备及存储介质
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114564644A
申请号 ：
CN202210187902.5
公开（公告）日 ：
2022-05-31
申请日 ：
2022-02-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王朝旭刘慧捷胡小雨马佰彪郑宇航
申请人 ：
北京百度网讯科技有限公司
申请人地址 ：
北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层
代理机构 ：
北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
项京
优先权 ：
CN202210187902.5
主分类号 ：
G06F16/9535
IPC分类号 ：
G06F16/9535 G06N3/12 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/9535
••••基于用户配置文件和个性化自定义搜索
法律状态
2022-05-31 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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