资源推荐模型的获取方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种资源推荐模型的获取方法及装置，属于网络技术领域。所述方法包括：获取多个相似推荐位的用户数据；对所述多个相似推荐位的用户数据进行分区，得到多个数据分区；对每个数据分区内的用户数据进行训练，得到所述多个数据分区的推荐子模型；对所述多个数据分区的推荐子模型进行合并，得到资源推荐模型。本发明专利技术通过采用多个相似推荐位的用户数据进行建模，从而避免了训练数据较少的情况，大大扩展了模型建立方法的可用场景，通过上述用户数据建模得到的模型进行资源推荐，可以大大提高推荐位的推荐效率以及推荐位的曝光点击率。

Acquisition method and device of Resource Recommendation Model

The invention discloses a method and device for obtaining a resource recommendation model, which belongs to the field of network technology. The method comprises: obtaining a similar recommendation of user data; to partition the user data of the plurality of similar recommendation, get more data partitions; user data for each data partition in the training, to be recommended the plurality of data partition model; combined recommendation of the the plurality of data partition model, Resource Recommendation model. \u672c\u53d1\u660e\u901a\u8fc7\u91c7\u7528\u591a\u4e2a\u76f8\u4f3c\u63a8\u8350\u4f4d\u7684\u7528\u6237\u6570\u636e\u8fdb\u884c\u5efa\u6a21\uff0c\u4ece\u800c\u907f\u514d\u4e86\u8bad\u7ec3\u6570\u636e\u8f83\u5c11\u7684\u60c5\u51b5\uff0c\u5927\u5927\u6269\u5c55\u4e86\u6a21\u578b\u5efa\u7acb\u65b9\u6cd5\u7684\u53ef\u7528\u573a\u666f\uff0c\u901a\u8fc7\u4e0a\u8ff0\u7528\u6237\u6570\u636e\u5efa\u6a21\u5f97\u5230\u7684\u6a21\u578b\u8fdb\u884c\u8d44\u6e90\u63a8\u8350\uff0c\u53ef\u4ee5\u5927\u5927\u63d0\u9ad8\u63a8\u8350\u4f4d\u7684\u63a8\u8350\u6548\u7387\u4ee5\u53ca\u63a8\u8350\u4f4d\u7684\u66dd\u5149\u70b9\u51fb\u7387\u3002

【技术实现步骤摘要】
资源推荐模型的获取方法及装置
本专利技术涉及网络
，特别涉及一种资源推荐模型的获取方法及装置。
技术介绍
随着网络技术的发展，在线资源成为一种主流的网络服务形式。资源提供商可以通过推荐等手段，将在线资源有针对性的推荐给一些可能感兴趣的用户。在资源推荐过程中，一般会通过在推荐位上显示资源，供用户进行查看。为了提高推荐的准确率，对推荐位来说，一般会采取数据挖掘、机器学习等方式，利用该推荐位上的用户的历史行为数据与用户画像，建立该推荐位的资源推荐模型，从而基于该资源推荐模型，来确定对该推荐位上资源的感兴趣的人群，并进行资源推荐。在实现本专利技术的过程中，专利技术人发现现有技术至少存在以下问题：对于模型建立过程来说，一旦该推荐位的训练数据较少，则可能出现无法建立模型或者建立的模型不准确等情况，该模型建立方法的局限性较大，导致后续该推荐位的推荐效率低、推荐位的曝光点击率也会较低。
技术实现思路
为了解决现有技术的问题，本专利技术实施例提供了一种资源推荐模型的获取方法及装置。所述技术方案如下：一方面，提供了一种资源推荐模型的获取方法，所述方法包括：获取多个相似推荐位的用户数据；对所述多个相似推本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种资源推荐模型的获取方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个相似推荐位的用户数据；对所述多个相似推荐位的用户数据进行分区，得到多个数据分区；对每个数据分区内的用户数据进行训练，得到所述多个数据分区的推荐子模型；对所述多个数据分区的推荐子模型进行合并，得到资源推荐模型。

【技术特征摘要】
1.一种资源推荐模型的获取方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个相似推荐位的用户数据；对所述多个相似推荐位的用户数据进行分区，得到多个数据分区；对每个数据分区内的用户数据进行训练，得到所述多个数据分区的推荐子模型；对所述多个数据分区的推荐子模型进行合并，得到资源推荐模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述相似推荐位是指平台类型相同或相似的推荐位。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述多个相似推荐位的用户数据进行分区，得到多个数据分区包括：将属于相同推荐位的用户数据分至同一个数据分区。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述多个相似推荐位的用户数据进行分区，得到多个数据分区还包括：根据每个相似推荐位的用户数据量，平衡所述多个数据分区内的用户数据量。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，推荐位是指广告投放位，所述用户数据是指点击所述广告投放位所投放广告的用户的行为数据和用户属...

【专利技术属性】
技术研发人员：周琦，尹程果，袁林，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44