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公开(公告)号:CN114925279B
公开(公告)日:2024-07-23
申请号:CN202210635074.7
申请日:2022-06-07
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06Q30/0601 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/098
Abstract: 本说明书实施例提供推荐模型训练方法、推荐方法以及装置,其中推荐模型训练方法包括:获取若干个样本用户,若干个样本项目,以及样本用户与样本项目的交互信息;根据交互信息,从若干个样本用户中筛选出多交互样本用户以及少交互样本用户;利用多交互样本用户与样本项目的交互信息,计算多交互样本用户的嵌入编码以及样本项目的嵌入编码;确定少交互样本用户的嵌入编码;利用多交互样本用户的嵌入编码,样本项目的嵌入编码,以及少交互样本用户的嵌入编码,设置交互图的节点的特征信息,其中,交互图中以样本用户以及样本项目为节点,根据交互信息确定边;利用交互图训练基于图神经网络的初始推荐模型,获得训练后的推荐模型,提高模型准确性。
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公开(公告)号:CN114925279A
公开(公告)日:2022-08-19
申请号:CN202210635074.7
申请日:2022-06-07
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F16/9535 , G06Q30/06 , G06N3/08
Abstract: 本说明书实施例提供推荐模型训练方法、推荐方法以及装置,其中推荐模型训练方法包括:获取若干个样本用户,若干个样本项目,以及样本用户与样本项目的交互信息;根据交互信息,从若干个样本用户中筛选出多交互样本用户以及少交互样本用户;利用多交互样本用户与样本项目的交互信息,计算多交互样本用户的嵌入编码以及样本项目的嵌入编码;确定少交互样本用户的嵌入编码;利用多交互样本用户的嵌入编码,样本项目的嵌入编码,以及少交互样本用户的嵌入编码,设置交互图的节点的特征信息,其中,交互图中以样本用户以及样本项目为节点,根据交互信息确定边;利用交互图训练基于图神经网络的初始推荐模型,获得训练后的推荐模型,提高模型准确性。
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公开(公告)号:CN118505362A
公开(公告)日:2024-08-16
申请号:CN202410977287.7
申请日:2024-07-19
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q30/0601 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06F40/30 , G06N3/084
Abstract: 本说明书实施例公开了一种产品推荐方法及装置,该产品推荐方法包括在通过对产品的语义矩阵进行网络训练的过程中,获取重构损失函和向量损失函数作为收敛函数进行训练,确定收敛时的向量集合,并通过向量集合结合目标用户的数据进行针对性的产品方案推荐。
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公开(公告)号:CN116934490A
公开(公告)日:2023-10-24
申请号:CN202310667889.8
申请日:2023-06-06
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06Q40/06 , G06F16/9535 , H04L67/306 , H04L67/55
Abstract: 本说明书公开了一种信息处理方法、装置、存储介质及电子设备,其中,方法包括:获取待推送理财产品的机构估算收益数据,确定目标用户的理财决策因子信息和理财产品实际持有比例,基于至少一个理财产品、理财决策因子信息确定目标用户针对理财产品的理财产品优选持有比例,以及基于理财产品实际持有比例和理财产品优选持有比例确定目标用户针对理财决策因子信息的决策因子敏感度信息,基于决策因子敏感度信息生成针对所述目标用户的理财产品关联的辅助决策指示信息,向目标用户推送所述理财产品的所述辅助决策指示信息。
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