因果模型训练方法、项目推荐方法和跨域推荐系统

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正文
推荐专利
因果模型训练方法、项目推荐方法和跨域推荐系统
申请号:CN202511092622
申请日期:2025-08-05
公开号:CN120930088A
公开日期:2025-11-11
类型:发明专利
摘要
本说明书实施例提供因果模型训练方法、项目推荐方法和跨域推荐系统,包括,针对包括样本用户在源域中的用户行为序列和目标域中的第一项目的训练样本,获取该样本携带的交互标签和入选标签,其中,交互标签指示样本用户是否与第一项目交互,入选标签指示训练样本是否属于基于用户行为序列和第一项目之间的相似度所构建的因果集;并针对该训练样本获取交互概率和入选概率;基于入选标签、交互标签、交互概率和入选概率,确定出该训练样本的修正标签;基于该修正标签和交互概率对因果模型进行训练。该方案,可以补充被传统标注策略遗漏的潜在因果样本,以有效缓解仅依赖相似度导致的选择偏差问题,提升模型的训练效果和泛化能力。
技术关键词
标签 项目推荐方法 序列 跨域推荐系统 模型训练方法 多层感知机层 基础 项目推荐装置 指标 编码器 生成训练样本 模型训练装置 注意力 标注策略 指令 模型训练模块
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