【技术实现步骤摘要】
对象匹配模型的训练方法及对象匹配方法
[0001]本申请实施例涉及互联网
，特别涉及一种对象匹配模型的训练方法及对象匹配方法。
技术介绍
[0002]在互联网
中，对象匹配技术被广泛应用于推荐、搜索等场景。例如在搜索场景中，可以确定与接收对象的搜索词相匹配的提供对象，将提供对象的信息作为搜索结果展示给接收对象。
[0003]相关技术中，通过对象匹配模型来进行对象匹配。其中，对象匹配模型的训练方法包括：通过神经网络模型基于样本接收对象的基本信息和样本提供对象的基本信息，确定样本接收对象与样本提供对象之间的预测匹配结果。通过标注得到样本接收对象与样本提供对象之间的标注匹配结果。基于预测匹配结果和标注匹配结果，训练神经网络模型得到对象匹配模型。
[0004]上述技术训练得到的对象匹配模型的准确性不高，影响了匹配结果的准确性。
技术实现思路
[0005]本申请提供了一种对象匹配模型的训练方法及对象匹配方法，可用于解决相关技术中的问题，所述技术方案包括如下内容。
[0006]一方面，...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种对象匹配模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取参考交互网络，所述参考交互网络包括多个节点，任一个节点为接收对象的节点或者提供对象的节点，任一个接收对象的节点和任一个提供对象的节点之间的边表征所述任一个接收对象与所述任一个提供对象交互的次数，多个接收对象包括样本接收对象；基于所述参考交互网络，从所述多个提供对象中确定相关提供对象，所述样本接收对象与所述相关提供对象交互的可能性大于第一阈值；通过第一网络模型，基于所述样本接收对象的基本信息、样本提供对象的基本信息和所述相关提供对象的基本信息，确定所述样本接收对象与所述样本提供对象之间的预测匹配结果；基于所述预测匹配结果和标注匹配结果，对所述第一网络模型进行训练，得到对象匹配模型，所述标注匹配结果是通过标注得到的所述样本接收对象与所述样本提供对象之间的匹配结果，所述对象匹配模型用于确定目标接收对象与目标提供对象之间的匹配结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取参考交互网络，包括：获取所述多个接收对象的基本信息、所述多个提供对象的基本信息、各个接收对象和各个提供对象交互的次数；基于所述多个接收对象的基本信息确定所述参考交互网络包括的所述多个接收对象的节点；基于所述多个提供对象的基本信息确定所述参考交互网络包括的所述多个提供对象的节点；对于任一个接收对象和任一个提供对象，基于所述任一个接收对象和所述任一个提供对象交互的次数，确定所述任一个接收对象的节点和所述任一个提供对象的节点之间的边。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述任一个接收对象和所述任一个提供对象交互的次数，确定所述任一个接收对象的节点和所述任一个提供对象的节点之间的边，包括：若所述任一个接收对象与所述任一个提供对象交互的次数大于第二阈值，则基于所述任一个接收对象与所述任一个提供对象交互的次数，确定所述任一个接收对象的节点和所述任一个提供对象的节点之间的边；若所述任一个接收对象与所述任一个提供对象交互的次数不大于所述第二阈值，则确定所述任一个接收对象的节点和所述任一个提供对象的节点之间不存在边。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述参考交互网络，从所述多个提供对象中确定相关提供对象，包括：对所述参考交互网络进行特征提取，得到各个提供对象的第一特征；确定所述样本接收对象的特征和所述各个提供对象的第一特征之间的第一相似度，所述样本接收对象的特征和任一个提供对象的第一特征之间的第一相似度用于表征所述样本接收对象与所述任一个提供对象交互的可能性；若所述样本接收对象的特征和所述任一个提供对象的第一特征之间的第一相似度大于第一阈值，则将所述任一个提供对象作为所述相关提供对象。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述任一个提供对象的第一特征是通过特
征提取模型对所述参考交互网络进行特征提取得到的；所述方法还包括：通过第二网络模型对所述参考交互网络进行特征提取，得到各个接收对象的第二特征和各个提供对象的第二特征；对于任一个接收对象，基于所述任一个接收对象的第二特征、所述各个接收对象的第二特征和所述各个提供对象的第二特征，确定所述任一个接收对象的损失；对于任一个提供对象，基于所述任一个提供对象的第二特征、所述各个接收对象的第二特征和所述各个提供对象的第二特征，确定所述任一个提供对象的损失；基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭豪，蒋前程，
申请(专利权)人：北京三快在线科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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