騰訊科技(深圳)有限公司;清華大學劉月獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉騰訊科技(深圳)有限公司;清華大學申請的專利內容推薦控制及召回模型的訓練方法、裝置、設備和介質獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN114638372B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-07-04發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202011477384.8,技術領域涉及:G06Q30/02;該發明授權內容推薦控制及召回模型的訓練方法、裝置、設備和介質是由劉月;王鑫;朱文武;周江設計研發完成,并于2020-12-15向國家知識產權局提交的專利申請。
本內容推薦控制及召回模型的訓練方法、裝置、設備和介質在說明書摘要公布了:本申請涉及計算機技術領域,尤其涉及內容推薦控制及召回模型的訓練方法、裝置、設備和介質,用以提升推薦系統的定向推薦能力,提高召回率。其中,方法包括:獲取訓練樣本數據集,并下采樣得到子樣本數據集;基于各子樣本數據集對召回模型進行超參數優化,獲得各子樣本數據集對應的中間超參數組;根據各中間超參數組在召回模型上的準確度,預測各備選超參數組在召回模型上的準確度;基于準確度從各備選超參數組中選擇超參數組對召回模型進行超參數配置并進行超參數調整,獲得目標召回模型;基于目標召回模型向目標對象進行多媒體內容推薦。本申請基于元學習提高了超參數選擇效率,得到的目標召回模型更加準確,可有效提升推薦系統的定向推薦能力。
本發明授權內容推薦控制及召回模型的訓練方法、裝置、設備和介質在權利要求書中公布了:1.一種內容推薦控制方法,其特征在于,該方法包括: 對訓練樣本數據集進行下采樣得到多個子樣本數據集,所述訓練樣本數據集用于訓練目標推薦系統的第一召回模型;其中,所述訓練樣本數據集中的訓練樣本包括樣本對象特征,樣本多媒體內容特征,以及樣本對象與樣本多媒體內容的操作標簽; 分別基于各個子樣本數據集,對所述第一召回模型進行超參數優化,獲得各個子樣本數據集分別對應的中間超參數組; 分別根據各個子樣本數據集對應的中間超參數組在所述第一召回模型上的準確度,以及超參數學習器,預測各個備選超參數組在所述第一召回模型上的準確度,每個備選超參數組是基于所述訓練樣本數據集進行初始化獲得的;所述超參數學習器是:以各個子樣本數據集對應的中間超參數組在所述第一召回模型上的準確度為訓練標簽,以各個子樣本數據集對應的中間超參數組和元特征為輸入訓練得到的; 根據各個備選超參數組在所述第一召回模型上的準確度,從各個備選超參數組中選擇超參數組對所述第一召回模型進行超參數配置并進行超參數調整,獲得目標召回模型; 基于所述目標召回模型向目標對象進行多媒體內容推薦。
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