混合多塔模型训练方法、推荐方法、装置、介质及设备

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正文
推荐专利
混合多塔模型训练方法、推荐方法、装置、介质及设备
申请号:CN202411472805
申请日期:2024-10-21
公开号:CN119442023A
公开日期:2025-02-14
类型:发明专利
摘要
本公开涉及计算机技术领域,公开了一种混合多塔模型训练方法、推荐方法、混合多塔模型训练装置、推荐装置、计算机可读介质及电子设备。该方法训练的混合多塔模型通过物品塔的多个子塔对应不同内容类型,以及子塔下的私塔对应内容类型包括的不同场景类型,可以实现对异构内容跨场景域的多域训练和分析,避免不同类型、场景的内容间特征干扰,更充分地分析内容特性,从而更深入、全面地挖掘新浅内容以及长尾内容。在此基础上,通过多场景类型的训练特征下动态遮掩私有塔以拟合用户消费内容样本的目的,还能够避免跨域训练中可能由于用户分布不同以及样本来源不同造成的负迁移问题,充分挖掘业务多样的特征信息,进而提升模型召回的准确性。
技术关键词
训练特征 模型训练方法 推荐方法 模型训练装置 样本 预测特征 场景 模型训练模块 标签特征 特征提取模块 推荐装置 异构 统计特征 数据 长尾内容 大语言模型 处理器 电子设备 介质 计算机
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