【技术实现步骤摘要】
一种多媒体资源的确定方法、预测模型的训练方法及装置
[0001]本公开涉及计算机
，尤其涉及一种多媒体资源的确定方法、预测模型的训练方法及装置。
技术介绍
[0002]在多媒体资源的推荐场景中，电子设备可以通过账户的历史点击行为以及预先训练的预测模型确定用于向账户推荐的待推荐多媒体资源。具体的，电子设备获取账户的账户特征、账户在历史时间段内点击过的历史多媒体资源的资源特征，以及每个候选多媒体资源的资源特征，并将上述账户特征、历史多媒体资源的资源特征，以及每个候选多媒体资源的资源特征输入上述预测模型，执行账户对每个候选多媒体视频的点击率的预测操作，得到多个点击率。进一步的，电子设备根据预测到的多个点击率确定向账户推荐的待推荐多媒体资源。
[0003]但是，在上述多媒体资源的确定方法中，上述历史点击行为数据中可能存在一些混淆因素，并不能完全表征账户真正的兴趣，例如在历史点击行为数据中可能存在流行度偏差或者选择性偏差，即账户执行点击操作只是因为被点击的多媒体资源的热门程度较高，或者，推荐系统向账户推荐的多媒体资源中被...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种多媒体资源的确定方法，其特征在于，包括：获取当前账户的账户重构特征，以及多个候选多媒体资源中每个候选多媒体资源的资源重构特征；所述账户重构特征用于表征账户的搜索行为影响账户的互动行为的相关因素和非相关因素；所述资源重构特征用于表征在搜索条件下，对应搜索结果中的多媒体资源影响账户执行互动行为的相关因素和非相关因素；根据所述当前账户的所述账户重构特征以及所述每个候选多媒体资源的所述资源重构特征，预测所述当前账户对所述每个候选多媒体资源的预测互动参数；根据所述每个候选多媒体资源的预测互动参数，从所述多个候选多媒体资源中确定用于向所述当前账户推荐的待推荐多媒体资源。2.根据权利要求1所述的多媒体资源的确定方法，其特征在于，所述获取当前账户的账户重构特征，包括：获取所述当前账户的账户特征、所述当前账户在历史时间段内执行过互动行为的历史多媒体资源的资源特征，以及每个历史多媒体资源的搜索条件特征；根据所述每个历史多媒体资源的搜索条件特征，对所述每个历史多媒体资源的资源特征执行特征重构处理，得到所述每个历史多媒体资源的所述资源重构特征；根据所述每个历史多媒体资源的所述资源重构特征与所述当前账户的账户特征，得到所述当前账户的所述账户重构特征。3.根据权利要求2所述的多媒体资源的确定方法，其特征在于，所述根据所述每个历史多媒体资源的搜索条件特征，对所述每个历史多媒体资源的资源特征执行特征重构处理，得到所述每个历史多媒体资源的所述资源重构特征，包括：根据所述每个历史多媒体资源的搜索条件特征和所述每个历史多媒体资源的资源特征，分别确定所述每个历史多媒体资源的线性特征和所述每个历史多媒体资源的非线性特征；所述每个历史多媒体资源的线性特征用于表征所述每个历史多媒体资源在搜索条件下影响账户执行互动行为的相关因素，所述每个历史多媒体资源的非线性特征用于表征所述每个历史多媒体资源在搜索条件下影响账户执行互动行为的非相关因素；将所述每个历史多媒体资源的线性特征和所述每个历史多媒体资源的非线性特征加权，得到所述每个历史多媒体资源的资源重构特征。4.根据权利要求3所述的多媒体资源的确定方法，其特征在于，所述根据所述每个历史多媒体资源的搜索条件特征和所述每个历史多媒体资源的资源特征，分别确定所述每个历史多媒体资源的线性特征和所述每个历史多媒体资源的非线性特征，包括：根据所述每个历史多媒体资源的搜索条件特征以及所述每个历史多媒体资源的资源特征以及预设的回归操作，分别得到所述每个历史多媒体资源的拟合向量和所述每个历史多媒体资源的残差向量；将所述每个历史多媒体资源的拟合向量确定为所述每个历史多媒体资源的线性特征，以及将所述每个历史多媒体资源的残差向量确定为所述每个历史多媒体资源的非线性特征。5.一种预测模型的训练方法，其特征在于，包括：获取样本账户的账户重构特征、样本多媒体资源的资源重构特征以及所述样本多媒体资源的样本互动参数；所述账户重构特征用于表征账户的搜索行为影响账户的互动行为的
相关因素和非相关因素；所...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐君，张骁，思子华，韩雪冉，宋洋，殷越，
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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