训练排序模型和排序的方法和装置

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正文
推荐专利
训练排序模型和排序的方法和装置
申请号:CN202410807085
申请日期:2024-06-21
公开号:CN118864041A
公开日期:2024-10-29
类型:发明专利
摘要
本公开的实施例公开了训练排序模型和排序的方法和装置。该方法的具体实施方式包括:获取样本的特征和排序模型,其中,排序模型包括特征嵌入层、向量融合层、多层感知机、2个穿针引线网络、深度交叉网络、深度神经网络层、输出层;将样本的特征经过特征嵌入层和向量融合层处理后,得到融合特征;将融合特征分别输入第一穿针引线网络和深度交叉网络,所得的结果一起输入多层感知机,得到感知结果;将感知结果通过第二穿针引线网络处理后再输入深度神经网络层,得到输出结果;将输出结果输入输出层得到预测结果,并基于预测结果计算损失值;根据损失值调整排序模型的网络参数。该实施方式生成的排序模型提高了推荐结果的准确性和用户满意度。
技术关键词
排序模型 多层感知机 融合特征 商品特征 场景特征 统计特征 感知特征 残差网络 样本 点击率 批量 排序装置 排序方法 处理器 矩阵 存储装置 模块 参数
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