排序模型的训练方法、装置及计算机程序产品

本公开提供了一种排序模型的训练方法及装置、数据推荐方法及装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品，涉及人工智能技术领域，具体涉及深度学习、数据推荐技术领域，可应用于数据推荐场景下。具体实现方案为：获取训练样本集，训练样本中包括两个资源特征数据和表征两个资源特征数据各自所属的数据资源之间的推荐顺序的顺序标签，训练样本集中的至少部分训练样本对应的两个数据资源为不同类型的数据资源；采用机器学习算法，以两个资源特征数据为输入，以两个资源特征数据对应的顺序标签为期望输出，训练得到排序模型。本公开使得排序模型采用多个类型的数据资源进行建模，整体考虑多种类型的数据资源之间的推荐价值，提高了排序模型的准确度。