摘要
本发明实施例提供了一种用于广告召回的模型训练和广告推荐方法、装置及设备,涉及互联网应用技术领域,包括:获取多个样本广告订单的样本数据和订单标记,其中,订单标记为表示样本广告订单在历史精排中排序结果的表示值;从多个样本广告订单中选取目标样本广告订单;针对选取的目标样本广告订单,将目标样本广告订单的样本数据输入初始模型,通过初始模型,利用用户特征和广告订单特征得到广告召回评价预测值;利用广告召回评价预测值与目标样本广告订单的订单标记的差异,调整模型参数,直至满足预设条件,得到训练好的用于广告召回的模型。基于精排序的学习,保证召回和精排一致的同时,简化了召回的时间开销,进而提高了广告召回的效率。
技术关键词
订单
样本
广告推荐方法
标记
客户端
模型训练装置
模型训练方法
通信接口
数据
可读存储介质
参数
存储器
处理器
推荐装置
模块
计算机
互联网
电子设备
平台
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虚拟储能
集群划分方法
功耗
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