【技术实现步骤摘要】
推荐模型处理方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本公开涉及计算机
，尤其涉及一种推荐模型处理方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着计算机技术的发展，采用神经架构搜索的方式构建网络模型已成为一种常用的模型构建方法。而且，在得到网络模型之后，通常还需要确定该网络模型对应的模型精度，根据该模型精度确定该网络模型是否可实际应用。例如，在推荐场景下，可基于推荐模型对应的模型特征确定该推荐模型对应的推荐精度，其中如何获取推荐模型对应的模型特征是确定该推荐精度的关键。
技术实现思路
[0003]本公开提供了一种推荐模型处理方法、装置、电子设备及存储介质，提高了确定的推荐精度的准确性。
[0004]根据本公开实施例的一方面，提供一种推荐模型处理方法，所述方法包括：
[0005]获取推荐模型，所述推荐模型包括按照顺序排列的多个算子，所述多个算子按照顺序依次对输入至所述推荐模型的账号数据和物品数据进行处理得到推荐参数，所述推荐参数指示是否将所述物品推荐给所述账号；
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种推荐模型处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取推荐模型，所述推荐模型包括按照顺序排列的多个算子，所述多个算子按照顺序依次对输入至所述推荐模型的账号数据和物品数据进行处理得到推荐参数，所述推荐参数指示是否将所述物品推荐给所述账号；基于所述推荐模型，获取所述推荐模型中的每个算子对应的算子特征以及所述推荐模型的结构特征，所述结构特征表示所述多个算子中任两个算子之间的连接关系；基于所述每个算子对应的算子特征以及所述结构特征进行特征提取，得到所述推荐模型对应的模型特征；基于所述模型特征进行精度预测，得到所述推荐模型对应的推荐精度。2.根据权利要求1所述的推荐模型处理方法，其特征在于，所述推荐模型还包括所述每个算子对应的索引标识，获取所述每个算子对应的算子特征的步骤包括：基于所述每个算子对应的索引标识，从算子特征表中查询所述每个算子对应的算子特征；其中，所述算子特征表包括至少一个算子对应的索引标识和算子特征，其中所述算子特征是通过对所述算子进行特征提取得到的。3.一种推荐精度预测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一样本推荐模型中每个样本算子对应的样本算子特征、第一样本结构特征和第一样本推荐精度，所述第一样本结构特征表示所述第一样本推荐模型中任两个样本算子之间的连接关系；调用推荐精度预测模型，对所述第一样本推荐模型中每个样本算子对应的样本算子特征和第一样本结构特征进行特征提取，得到所述第一样本推荐模型对应的模型特征，基于所述第一样本推荐模型对应的模型特征进行精度预测，得到第一预测推荐精度；基于所述第一预测推荐精度和所述第一样本推荐精度，训练所述推荐精度预测模型。4.一种分类模型处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取分类模型，所述分类模型包括按照顺序排列的多个算子，所述多个算子按照顺序依次对输入至所述分类模型的待分类数据进行处理得到所述数据对应的数据类型；基于所述分类模型，获取所述分类模型中的每个算子对应的算子特征以及所述分类模型的结构特征，所述结构特征表示所述多个算子中任两个算子之间的连接关系；基于所述每个算子对应的算子特征以及所述结构特征进行特征提取，得到所述分类模型对应的模型特征；基于所述模型特征进行精度预测，得到所述分类模型对应的分类精度。5.一种推荐模型处理装置，其特征在于，所述装置包括：推荐模型获取单元，被配置为执行获取推荐模型，所述推荐模型包括按照顺序排列的多个算子，所述多个算子按照顺序依次对输入至所述推荐模型的账号数据和物品数据进行处理得到推荐参数，所述推荐参数指示是否将所述物品推荐给所述账号；第一特征获取单元，被配置为执行基于所述推荐模型，获取所述推荐模型中的每个算子对应的算子特征以及所述推荐模型的结构特征，所述结构特征表示所述多个算子中任两个...
【专利技术属性】
技术研发人员：谈建超，陆顺，李吉祥，朱文涛，杨森，刘霁，
申请(专利权)人：北京达佳互联信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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