基于偏差矫正的内容推荐方法、装置、设备及介质

本申请涉及一种基于偏差矫正的内容推荐方法、装置、设备及介质，本申请通过深度生存分析模型确定各内容的曝光概率，根据各内容的曝光概率确定各内容的权重系数后，结合双重稳健估计算法确定联合损失函数，进而通过联合损失函数对初始推荐模型进行训练，以便通过训练后的目标推荐模型生成内容推荐结果。可见，本申请通过逆倾向加权算法确定各内容的权重系数，并引入双重稳健估计算法确定联合损失函数，可在偏差校正的同时增强泛化能力，提升推荐模型在冷启动内容的推荐质量；并且，本申请通过深度生存分析模型估计内容的曝光概率，能处理复杂的时序性与高维稀疏特征，提高曝光概率的准确性与鲁棒性，为后续加权提供可靠基础，显著降低了偏差。