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龍圖騰網(wǎng)恭喜清華大學(xué);北京達佳互聯(lián)信息技術(shù)有限公司申請的專利反饋指標預(yù)測模型訓(xùn)練方法、對象推薦方法及相關(guān)設(shè)備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114064748B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-01發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111254337.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/2458；該發(fā)明授權(quán)反饋指標預(yù)測模型訓(xùn)練方法、對象推薦方法及相關(guān)設(shè)備是由張敏;汪佳茵;馬為之;李彪;江鵬;劉奕群;馬少平設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-10-27向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本反饋指標預(yù)測模型訓(xùn)練方法、對象推薦方法及相關(guān)設(shè)備在說明書摘要公布了：本公開關(guān)于反饋指標預(yù)測模型訓(xùn)練方法、對象推薦方法及相關(guān)設(shè)備，其中訓(xùn)練方法包括：獲取基于隨機投放實驗得到的樣本對象的隨機投放信息；隨機投放信息表征隨機投放的用戶賬戶對樣本對象的反饋；根據(jù)樣本對象對應(yīng)的隨機投放信息，確定樣本對象對應(yīng)的目標反饋指標；根據(jù)樣本對象在歷史推薦中的第一歷史反饋信息序列，確定樣本對象對應(yīng)的歷史反饋特征；根據(jù)樣本對象對應(yīng)的歷史反饋特征和目標反饋指標訓(xùn)練預(yù)設(shè)機器學(xué)習(xí)模型得到反饋指標預(yù)測模型；其中，目標反饋指標作為歷史反饋特征對應(yīng)的期望預(yù)測值。本公開提高了反饋指標預(yù)測模型對于物品價值預(yù)測的準確性，進而有利于提高各物品的展示機會與其真正價值的匹配性。

本發(fā)明授權(quán)反饋指標預(yù)測模型訓(xùn)練方法、對象推薦方法及相關(guān)設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種反饋指標預(yù)測模型訓(xùn)練方法，其特征在于，包括：獲取基于隨機投放實驗得到的樣本對象的隨機投放信息；所述隨機投放信息表征隨機投放的用戶賬戶對所述樣本對象的反饋，所述隨機投放的用戶賬戶是從對象推薦系統(tǒng)的全用戶賬戶空間中隨機選取的用戶賬戶，所述對象推薦系統(tǒng)推薦的對象包括多媒體信息，所述反饋的維度包括點擊、點贊、評論中的一種或者多種；根據(jù)所述樣本對象對應(yīng)的隨機投放信息中各所述維度的反饋，確定所述樣本對象對應(yīng)的目標反饋指標；根據(jù)所述樣本對象在歷史推薦中的第一歷史反饋信息序列，確定所述樣本對象對應(yīng)的歷史反饋特征；所述第一歷史反饋信息序列中的第一歷史反饋信息為根據(jù)所述對象推薦系統(tǒng)的推薦日志獲取的所述樣本對象在預(yù)設(shè)歷史時間段內(nèi)的所述反饋，所述歷史反饋特征包括連續(xù)的多個所述第一歷史反饋信息的平均值；根據(jù)所述樣本對象的歷史反饋特征作為模型輸入，樣本對象的目標反饋指標作為輸出目標，訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型以得到目標反饋指標預(yù)測模型,該模型用以預(yù)測系統(tǒng)后續(xù)全部對象的目標反饋指標；其中，所述目標反饋指標預(yù)測模型使用樣本對象的相應(yīng)數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，用于預(yù)測所述對象推薦系統(tǒng)中后續(xù)全部候選對象的目標反饋指標，以使用全部候選對象的目標反饋指標確定對象的展示機會衡量指標，所述展示機會衡量指標用于衡量所述系統(tǒng)全部候選對象的后續(xù)展示機會。

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