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(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111346460.6 (22)申请日 2021.11.15 (71)申请人 中国科学技术大学 地址 230026 安徽省合肥市包河区金寨路 96号 (72)发明人 何向南 万琪 王翔 吴剑灿  (74)专利代理 机构 中科专利商标代理有限责任 公司 11021 代理人 孙蕾 (51)Int.Cl. G06F 16/9535(2019.01) G06N 20/00(2019.01) G06Q 30/02(2012.01) (54)发明名称 一种推荐模 型的训练方法、 推荐 方法及推荐 系统 (57)摘要 本发明公开了一种推荐模型的训练方法, 包 括: 获取训练样本数据, 其中, 训练样本数据包括 用户‑物品对, 用户 ‑物品对包括用户信息、 物品 信息以及用户和物品的交互信息; 构建基于交叉 配对排序算法的推荐模型并初始化推荐模型的 参数; 利用推荐模型处理训练样本数据, 根据无 偏性的损失函数优化推荐模型的参数, 获得训练 完成的推荐模 型。 本发明还公开了一种无偏性的 推荐方法、 无偏性的推荐系统、 电子设备及计算 机程序产品。 权利要求书2页 说明书8页 附图4页 CN 113987358 A 2022.01.28 CN 113987358 A 1.一种推荐模型的训练方法, 包括: 获取训练样本数据, 其中, 所述训练样本数据包括用户 ‑物品对, 所述用户 ‑物品对包括 用户信息、 物品信息以及用户和物品的交 互信息; 构建基于交叉配对排序算法的推荐模型并初始化所述推荐模型的参数; 利用所述推荐模型处理所述训练样本数据, 根据 无偏性的损失函数优化所述推荐模型 的参数, 获得训练完成的推荐模型; 其中, 所述无偏性的损失函数由式(1)表示: 其中, k表示所述训练样本 数据中具有交互关系的用户 ‑物品对个 数, uk表示第k个用户, ik表示第k个物品, 表示第k个用户和第k个物品的相关性分值, 是所述训练样本数 据, σ 是所述推荐模型的激活函数。 2.根据权利要求1所述的方法, 其中所述 由式(2)表示: 其中, 表示第m个用户和第n个物品有交互关系, 表示第m个用户 和第n个物品没有交 互关系。 3.根据权利要求1所述的方法, 其中, 所述无偏的损失函数由式(3)和式(4)进行限定: P(Yu, i=1)=P(Ru, i=1)P(Ou, i=1|Ru, i=1)           (3), P(Qu, i=1|Ru, i=1)=pu·pi·P(Ru, i=1)α          (4), 其中, Ru, i=1表示用户u喜欢物品i, Ou, i=1表示用户u能够看见物品i, Yu, i=Ru, i·Ou, i, P(Ru, i=1)是相关性 概率, P(Ou, i=1|Ru, i=1)是曝光 率; α 是一个正常数。 4.根据权利要求3所述的方法, 其中, 所述曝光率可分解成用户倾向性、 物品倾向性和 用户‑物品相关性。 5.根据权利要求1所述的方法, 其中, 所述获取训练样本数据包括: 根据预先设置的采样批次值、 动态采样率和选择率, 获取多个样本数据, 其中所述样本 数据包括多个具有交 互关系的用户 ‑物品对; 对所述样本数据进行预处理, 筛选所述用户 ‑物品对中所述用户与其他物品或者所述 物品与其 他用户没有交 互信息的用户 ‑物品对, 获得筛 选后的样本数据; 利用所述推荐模型对所述筛选后的样本数据进行处理, 获得所述用户 ‑物品对的相关 性平均值; 选择所述相关性平均值 最小的所述筛 选后的样本数据作为所述训练样本数据。 6.根据权利要求5所述的方法, 其中, 所述相关性平均值由公式(5)表示: 权 利 要 求 书 1/2 页 2 CN 113987358 A 2其中, k表示所述样本数据中具有交互关系的用户 ‑物品对个数, uk表示第k个用户, ik表 示第k个物品, 表示第k个用户和第k个物品的相关性分值。 7.一种无偏性的推荐方法, 包括: 获取待处理数据, 其中, 所述待处理数据包括用户 ‑物品对, 所述用户 ‑物品对包括用户 信息、 物品信息以及用户和物品的交 互信息; 构建基于交叉配对排序算法的无偏性的推荐模型并初始化所述推荐模型的参数; 利用所述推荐模型处理所述待处理数据, 其中所述推荐模型根据权利要求1 ‑6任一所 述的方法训练获得。 8.一种无偏性的推荐系统, 包括: 数据获取模块, 用于获取用户 ‑物品对数据; 基于交叉配对排序算法的推荐模型, 用于处理所述用户 ‑物品对数据, 为用户推荐相关 物品, 其中, 所述推荐模型由权利要求1 ‑6任一所述的方法训练获得。 9.一种电子设备, 包括: 一个或多个处 理器; 存储装置, 用于存 储一个或多个程序, 其中, 当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时, 使得所述一个或多个 处理器执行根据权利要求1~7中任一项所述的方法。 10.一种计算机程序产品, 包括计算机程序, 所述计算机程序被处理器执行时实现根据 权利要求1~7中任一项所述的方法。权 利 要 求 书 2/2 页 3 CN 113987358 A 3

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专利 一种推荐模型的训练方法、推荐方法及推荐系统 第 1 页 专利 一种推荐模型的训练方法、推荐方法及推荐系统 第 2 页 专利 一种推荐模型的训练方法、推荐方法及推荐系统 第 3 页
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