-
公开(公告)号:CN115329829A
公开(公告)日:2022-11-11
申请号:CN202210441243.3
申请日:2022-04-25
Applicant: 北京三快在线科技有限公司 , 北京大学
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F16/9535
Abstract: 本说明书公开了一种模型训练的方法、信息推荐的方法以及装置,获取指定用户在各业务场景下的各历史操作信息。其次,根据各历史操作信息所涉及的点击对象以及在各业务场景下与指定用户相关联的其他用户,确定指定用户在各业务场景下的共有表征以及特有表征。而后,将共有表征、特有表征以及历史推荐信息输入到待训练的推荐模型中,预测在该业务场景下的第一点击率,以及在各业务场景下的第二点击率。最后,以最小化第一点击率以及第二点击率,与实际点击情况之间的偏差为优化目标,对推荐模型进行训练。本方法可以通过各业务场景下的用户对应的共同偏好,以及各业务场景之间的用户表征的差异性,提高向目标用户进行信息推荐的推荐效果。
-
公开(公告)号:CN111061841A
公开(公告)日:2020-04-24
申请号:CN201911316296.7
申请日:2019-12-19
Applicant: 京东方科技集团股份有限公司 , 北京大学
Abstract: 本发明提供了一种知识图谱的构建方法及装置,属于数据处理技术领域。其中,知识图谱的构建方法,包括:获取预设领域的多组数据,每组数据包括实体名称属性和与所述实体名称属性对应的属性值;利用所述多组数据构建实体集合,所述实体集合包括预设领域的多个实体;根据所述多组数据中的属性频率设置实体类型之间的预设关系,构建包括多个所述预设关系的预设关系集合;从所述多组数据中提取知识图谱关系,建立包括多个三元组数据的三元组集合,每一所述三元组数据包括两个实体以及所述两个实体之间的关系;对所述实体集合、所述预设关系集合和所述三元组集合进行整合,得到知识图谱。本发明的技术方案能够提高知识图谱的知识准确率和召回率。
-