基于特征动态构造的推荐模型训练方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202010122260.1
IPC分类号：G06K9/62;G06F16/9535;G06F16/9538;G06Q30/06
申请日期：
2020-02-27
申请人：
深圳创新奇智科技有限公司

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著录项信息

专利名称	基于特征动态构造的推荐模型训练方法及系统
申请号	CN202010122260.1	申请日期	2020-02-27
法律状态	暂无	申报国家	中国
公开/公告日	2020-06-26	公开/公告号	CN111340115A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;F;1;6;/;9;5;3;5;;;G;0;6;F;1;6;/;9;5;3;8;;;G;0;6;Q;3;0;/;0;6查看分类表>
申请人	深圳创新奇智科技有限公司	申请人地址	山东省青岛市即墨区经济开发区振武路939号海尔国际广场A座501室变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	青岛创新奇智科技集团有限公司	当前权利人	青岛创新奇智科技集团有限公司
发明人	张发恩;冯元;周鹏程;吴腾虎
代理机构	广州鼎贤知识产权代理有限公司	代理人	刘莉梅

摘要

本发明公开了一种基于特征动态构造的推荐模型训练方法及系统，其中方法包括：步骤S1，对商品的类别型特征f0下的每个类别值进行价值判断，得到每个类别值对应的价值；步骤S2，按照类别型特征f0下的每个类别值对应的价值高低进行类别值排序，并由价值从高到底筛选出模型训练所需数量的类别值；步骤S3，基于筛选的各类别值获取模型训练所需的训练样本，训练得到商品推荐模型。本发明可及时捕捉到类别型特征下的各类别值的价值变化趋势，及时对类别值进行更新和过滤，并以更新后的数据为训练样本迭代训练推荐模型，可大幅提高推荐模型的性能。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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