摘要
本发明涉及推荐系统技术领域,一种基于协同过滤的多业务场景推荐建模方法及系统,包括:获取初始数据集,对所述初始数据集进行归并划分,得到多个场景划分数据集,利用场景划分数据集构建随机游走向量集,基于多个随机游走向量集获取多个目标正‑负样本集,利用预设的划分比例,对所述多个目标正‑负样本集进行划分,得到训练样本集及测试样本集,构建优化网络模型,利用训练样本集对优化网络模型进行训练,得到训练网络模型,利用所述测试样本集确认所述训练网络模型为预设的目标网络模型后,利用训练网络模型及预确认的参考网络模型集获取性能参照图。本发明可提高对模型进行训练的准确性、降低对模型进行训练时所需的能耗。
技术关键词
数据
场景
序列
建模方法
数值
矩阵
识别码
训练样本集
标签
项目
网络模型训练
建模系统
推荐系统
模块
误差
强度
能耗
动态
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