模型训练方法技术

本公开的实施例公开了模型训练方法

【技术实现步骤摘要】
模型训练方法、信息生成方法、装置、设备和介质


[0001]本公开的实施例涉及计算机
，具体涉及模型训练方法
、
信息生成方法
、
装置
、
设备和介质
。

技术介绍

[0002]目前，各个领域常常通过呈现信息
(
例如，广告
)
来展现相关产品的产品优势，以提高产品知名度
。
针对呈现信息，通常采用呈现信息点击情况
(
例如，广告点击率
)
来表征受欢迎度
。
[0003]对于呈现信息对应预测点击信息的生成，通常采用的方式为：首先，将呈现信息集作为训练数据集，将呈现信息集对应的呈现点击信息集作为标签集，对初始呈现点击信息生成模型进行训练，得到呈现点击信息生成模型
。
然后，利用呈现点击信息生成模型，生成针对待点击信息确定的目标呈现信息对应的目标呈现点击信息
。
[0004]然而，专利技术人发现，当采用上述方式，经常会存在如下技术问题：r/>[0005]缺本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种模型训练方法，包括：获取物品价值呈现信息集和每个物品价值呈现信息对应的关联物品信息集；对于物品价值呈现信息集，执行以下训练步骤：将物品价值呈现信息集中的目标物品价值呈现信息和对应的关联物品信息集输入至初始多视角点击信息生成模型，以生成呈现点击信息和关联物品点击信息集，其中，所述初始多视角点击信息生成模型是基于初始呈现点击信息生成模型和初始关联物品点击信息生成模型生成的模型；根据呈现点击信息和关联物品点击信息集，确定初始多视角点击信息生成模型是否训练结束；响应于确定训练结束，将初始多视角点击信息生成模型确定为多视角点击信息生成模型
。2.
根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：响应于确定训练未结束，根据呈现点击信息和关联物品点击信息集，对初始多视角点击信息生成模型进行模型更新，以生成更新后模型，以及从物品价值呈现信息集中去除目标物品价值呈现信息，得到去除后信息集；将更新后模型作为初始多视角点击信息生成模型，去除后信息集作为物品价值呈现信息集，继续执行所述训练步骤
。3.
根据权利要求1所述的方法，其中，所述初始呈现点击信息生成模型包括：至少一层串行连接的隐藏层
、
呈现点击信息输出层，所述初始关联物品点击信息生成模型包括：至少一层串行连接的特征提取层
、
关联物品点击信息输出层；以及所述将物品价值呈现信息集中的目标物品价值呈现信息和对应的关联物品信息集输入至初始多视角点击信息生成模型，以生成呈现点击信息和关联物品点击信息集，包括：将所述目标物品价值呈现信息输入至隐藏层序列中的第一位置的第一隐藏层，得到所述第一隐藏层对应的隐层特征信息；将所述目标物品价值呈现信息和对应的关联物品信息集输入至至少一层特征提取层中的所述第一隐藏层对应的特征提取层，得到第一特征提取信息和第二特征提取信息集；将所述第一隐藏层确定为目标隐藏层；响应于确定目标隐藏层不为隐藏层序列中的第二位置的隐藏层，对于隐藏层序列，执行以下生成步骤：将目标隐藏层对应的第一特征提取信息和目标隐藏层对应的隐层特征信息进行特征融合，以生成融合特征信息；将融合特征信息输入至隐藏层序列中的
、
目标隐藏层中的下一隐藏层，得到隐层特征信息，作为目标隐层特征信息；将目标隐藏层对应的第一特征提取信息和第二特征提取信息集输入至下一隐藏层对应的特征提取层，以输出第三特征提取信息和第四特征提取信息集；将第三特征提取信息和目标隐层特征信息进行特征信息融合，得到融合特征信息，作为目标融合特征信息；响应于确定下一隐藏层为隐藏层序列中的第二位置的隐藏层，将目标融合特征信息输入至呈现点击信息输出层，以生成呈现点击信息，以及将第三特征提取信息和第四特征提
取信息集输入至关联物品点击信息输出层，以生成关联物品点击信息集
。4.
根据权利要求3所述的方法，其中，所述方法还包括：响应于确定下一隐藏层不为隐藏层序列中的第二位置的隐藏层，将下一隐藏层作为目标隐藏层，目标融合特征信息作为目标隐藏层对应的隐层特征信息，第三特征提取信息作为目标隐藏层对应的第一特征提取信息，第四特征提取信息集作为目标隐藏层对应的第二特征提取信息集，继续...

【专利技术属性】
技术研发人员：孔令巍，江雪，王璐，赵夕炜，
申请(专利权)人：北京京东世纪贸易有限公司，
类型：发明
国别省市：