排序模型的训练方法、资源排序方法、装置以及设备

本公开提供了排序模型的训练方法、资源排序方法、装置以及设备，计算机技术领域，尤其涉及深度学习、智能推荐技术领域。训练方法的具体实现方案为：利用第一排序模型的门控适配器，根据多个场景的场景标识，确定第一适配参数；利用第一排序模型的资源塔网络，根据第一适配参数，对多个样本资源的第一表征向量和第二表征向量进行动态融合，得到样本资源特征；利用第一排序模型的交互层，根据样本资源特征和样本主体的样本主体特征，确定样本主体对多个样本资源产生互动行为的预估值；根据预估值与互动行为的实际结果之间损失值，更新第一排序模型的模型参数，以得到训练好的第二排序模型。根据本公开可以提高模型的预估精度。