资源推送模型的获取、资源推送方法及存储介质

    公开(公告)号:CN116450928A

    公开(公告)日:2023-07-18

    申请号:CN202310184707.1

    申请日:2023-02-28

    摘要: 本申请公开了一种资源推送模型的获取、资源推送方法及存储介质,属于计算机技术领域。方法包括:调用初始资源推送模型对第一对象的历史访问数据进行处理,得到第一对象特征向量;调用初始资源推送模型对多个第二对象的历史访问数据进行处理,得到多个第二对象特征向量;根据第一对象特征向量和多个第二对象特征向量,在多个第二对象中确定至少一个相关对象;根据第一对象特征向量和至少一个相关对象的第二对象特征向量,确定目标损失值;基于目标损失值大于损失值阈值,对初始资源推送模型进行更新,得到目标资源推送模型。该方法得到的目标资源推送模型能够为对象进行较为准确的资源推送,提高推送资源被点击的概率、资源推送的效果。

    推荐模型的预训练方法、调整方法、推荐方法及相关产品

    公开(公告)号:CN117216553A

    公开(公告)日:2023-12-12

    申请号:CN202310993505.1

    申请日:2023-08-08

    摘要: 本申请公开一种推荐模型的预训练方法、调整方法、推荐方法及相关产品。首先获取对象的单源域行为序列,以及获取单源域行为序列中的内容对应的多模态信息,其中多模态信息包括至少两种不同模态的信息;在模型预训练之初,处理得到内容在多域通用内容表示空间的多模态向量表示;在模型预训练期间,由待训练推荐模型基于行为向量表示,预测对象触发单源域行为序列的末尾内容之后触发的首个相同源域的内容,最后得到初步推荐模型。结合上述模型预训练过程可知,在本申请中采用了至少两种不同模态的信息,使各种模态的信息可以相互补充,以构建充分的训练数据集,从而使得预训练后得到的模型可以更具备稳健性。