【技术实现步骤摘要】
业务目标预测模型的训练方法、信息推荐方法及相关装置
[0001]本申请涉及人工智能
，尤其涉及一种业务目标预测模型的训练方法、信息推荐方法及相关装置。
技术介绍
[0002]信息推荐系统是人工智能技术的一个重要应用。在面向具有不同兴趣爱好或使用习惯的用户时，为了提高信息推荐的精细度与准确度，推荐系统往往需要利用业务目标预测模型对多个业务目标的执行情况进行预测，并根据预测结果判断是否进行推荐，从而实现为用户提供定制化的推荐内容。
[0003]然而，现有的业务目标预测模型对不同的业务目标之间的差异性和关联性的感知能力较弱，导致模型对业务目标的执行可能性的预测准确度不佳。因此，如何在模型训练阶段提高对模型对业务目标的感知能力，进而提高对不同业务目标执行情况的预测准确度是亟待解决的技术问题。
技术实现思路
[0004]以下是对本文详细描述的主题的概述。本概述并非是为了限制权利要求的保护范围。
[0005]本申请实施例提供了一种业务目标预测模型的训练方法、信息推荐方法及相关装置，能够在模型训练过程...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种业务目标预测模型的训练方法，其特征在于，包括以下步骤：获取原始样本数据；获取所述原始样本数据对应的业务目标统计信息，所述业务目标统计信息包括至少一个业务子目标统计信息，所述业务子目标统计信息包括业务目标类型和业务目标参数，不同的所述业务子目标统计信息具有不同的所述业务目标类型；根据所述业务目标类型得到用于作为提示模板的提示信息，根据所述业务目标参数得到业务目标标签信息；将所述提示信息和所述原始样本数据作为训练样本，并将所述业务目标标签信息作为训练标签，对所述业务目标预测模型进行训练，得到训练后的所述业务目标预测模型。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述原始样本数据对应的业务目标统计信息，包括：获取预设的业务目标集合，所述业务目标集合包括至少一个业务子目标；根据所述原始样本数据，对所述业务目标集合中的每个所述业务子目标的执行情况进行统计，得到所述原始样本数据对应的业务目标统计信息。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述业务目标类型得到用于作为提示模板的提示信息，包括：将所述业务目标类型确定为用于作为提示模板的提示信息；或者，为所述业务目标类型添加引导指示信息，得到用于作为提示模板的提示信息。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述业务目标参数得到业务目标标签信息，包括：将所述业务目标参数作为业务目标标签信息；或者，对所述业务目标参数进行归一化处理得到归一化值，并根据所述归一化值得到业务目标标签信息。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述业务目标预测模型进行训练，包括：调用所述业务目标预测模型对所述训练样本进行针对所述业务目标类型的概率预测，得到概率预测结果；根据所述概率预测结果和所述业务目标标签信息对所述业务目标预测模型的参数进行调整。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述业务目标预测模型对所述训练样本进行针对所述业务目标类型的概率预测的过程，包括以下步骤：利用向量嵌入层对应的参数表，将所述训练样本映射为对应的目标向量；根据所述目标向量进行针对所述业务目标类型的概率预测，得到概率预测结果。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述利用向量嵌入层对应的参数表，将所述训练样本映射为对应的目标向量，包括：利用向量嵌入层对应的参数表，将所述原始样本数据中的每个原始特征映射为对应的原始向量；
利用所述参数表将所述提示信息映射为提示向量；将所述提示向量与所有所述原始向量进行向量拼接，得到所述训练样本的目标向量。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，当所述原始样本数据中的所述原始特征包括长度不定的序列特征时，所述利用向量嵌入层对应的参数表，将所述原始样本数据中的每个原始特征映射为对应的原始向量，包括：利用向量嵌入层对应的参数表，将所述序列特征中的每个元素映射为中间向量；对所有所述中间向量进行池化处理，得到所述序列特征的原始向量。9.根据权利要求7所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵光耀，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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