一种多目标推荐模型的目标权值的自动调整方法技术

本发明专利技术提供了一种多目标推荐模型的目标权值的自动调整方法，该自动调整方法包括构建MMOE多目标模型、设置各目标的初始权重、模型训练和根据模型训练指标对模型权重进行动态调整校正等步骤，能根据模型的优化情况对人工制定的权重进行动态调整校正，从而解决由于目标打分依赖人工输入，可能由于人为因素造成偏差的问题，并通过模型迭代优化，进一步根据模型的各目标优化情况对人工制定的初始目标权重进行再调整，有助于增加多目标模型的稳定性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
一种多目标推荐模型的目标权值的自动调整方法


[0001]本专利技术涉及数据挖掘
，具体而言，涉及一种多目标推荐模型的目标权值的自动调整方法。

技术介绍

[0002]现有的多目标推荐模型中，主要使用MMOE(Modeling Task Relationships in Multi
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task Learning with Multi
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gate Mixture of Expert，基于混合专家控制门的多目标模型)建立多个目标输出，然后与目标权重进行加权融合输出。例如推荐模型有以下多个优化目标：点击率(点击次数/展示次数)、分享率(分享次数/展示次数)、浏览时长、其他人工规则等，在MMOE模型中会输出多个目标的输出，然后人工制定各个目标的权重，再根据多个目标的输出和目标的权重融合成一个输出分数最为最终推荐分数，最终推荐分数越高的文章会在网页中位置越靠前。
[0003]专利技术人发现这种方法的问题在于：目标一经确定无法根据模型的优化情况进行动态调整，人工分数如果不合理可能会导致模型优化难度增大。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多目标推荐模型的目标权值的自动调整方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S2，构建多目标推荐模型，并为所述多目标推荐模型的各目标权值设定初始值；步骤S3，训练多目标推荐模型，并根据多目标推荐模型的训练指标对各目标权值进行动态调整校正，包括：将数据特征输入多目标推荐模型，得到多目标推荐模型的多个目标的损失函数值；将各目标的损失函数值分别与对应的目标权值进行加权融合；根据各目标的损失函数值对各目标权值进行动态校正，并进行模型迭代优化直至模型收敛。2.根据权利要求1所述的多目标推荐模型的目标权值的自动调整方法，其特征在于，在步骤S3中，目标权重的计算公式为：其中，βi是目标权值的设定初始值，Wi为目标权重调整系数，Li为目标i在多目标推荐模型的损失函数值，表示全部目标在MMOE模型的损失函数值的总和，n为目标个数，δmin为调整系数的最低设定值、δmax为...

【专利技术属性】
技术研发人员：关兴，
申请(专利权)人：中国舰船研究院中国船舶集团有限公司第七研究院，
类型：发明
国别省市：