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推荐方法、模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质
摘要文本
本公开提供了推荐方法、模型的训练方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习技术领域、数据统计技术领域。具体实现方案为：确定目标对象的兴趣激活的历史交互资源序列；基于兴趣激活的历史交互资源序列和目标对象的对象属性信息，确定目标对象关于目标兴趣的对象特征；确定关于目标兴趣的多个候选资源特征；基于候选资源特征和对象特征，从候选资源中确定待推荐资源。
申请人信息
- 申请人:百度在线网络技术(北京)有限公司
- 申请人地址:100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦三层
- 发明人: 百度在线网络技术(北京)有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 推荐方法、模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311334820.X |
| 申请日 | 2023/10/16 |
| 公告号 | CN117668351A |
| 公开日 | 2024/3/8 |
| IPC主分类号 | G06F16/9535 |
| 权利人 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 |
| 发明人 | 李一; 嵇智; 莫钟林; 赵鑫玮; 郭洪沙; 许诺 |
| 地址 | 北京市海淀区上地十街10号百度大厦三层 |
专利主权项内容
1.一种推荐方法，包括：确定目标对象的兴趣激活的历史交互资源序列，其中，所述兴趣激活的历史交互资源序列包括所述目标对象在历史时段内交互过的多个历史交互资源，所述多个历史交互资源均属于目标兴趣的资源；基于所述兴趣激活的历史交互资源序列和所述目标对象的对象属性信息，确定所述目标对象关于所述目标兴趣的对象特征；确定关于所述目标兴趣的多个候选资源特征，其中，所述多个候选资源特征与多个候选资源一一对应，所述候选资源特征用于表征与所述候选资源特征相对应的所述候选资源的资源属性特征，所述多个候选资源均属于所述目标兴趣的资源；以及基于所述多个候选资源特征和所述对象特征，从所述多个候选资源中确定待推荐资源。