【技术实现步骤摘要】
本公开涉及计算机，尤其涉及一种电子设备及电子设备的模型效果评估方法。
技术介绍
1、推荐系统广泛应用于电子商务、社交网络、新闻媒体等领域，用于向用户推荐他们可能感兴趣的商品、社交圈子、新闻等内容。其中，推荐系统是否被应用在线上，或者说一个策略是否被采纳，皆取决于推荐系统的推荐效果评估结果。目前，通过在线评估，即实时观察用户反馈和业务指标来评估推荐系统中模型的效果。其中，在线评估指标包括点击率、转化率、留存率等。评估人员可以根据在线评估指标设计ab测试实验模型，即将结果划分为对照组(旧版推荐系统)和实验组(新版推荐系统)，再通过在线评估指标的比较完成对新版推荐系统的评估。但是在实时观察用户反馈的过程中，用户的操作会对获取在线评估指标造成干扰，从而导致评估结果不够准确。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本公开提供了一种电子设备及电子设备的模型效果评估方法，能够通过交替最小二乘法基于用户的历史数据对待评估模型进行评估，减少用户的操作对评估结果的影响，从而提高评估结果的准确性。
2、本公开的技术方案如下：
3、第一方面，本公开提供一种电子设备，包括：
4、通信器，被配置为接收用户输入的评估指令；
5、控制器，与通信器耦接，且被配置为：
6、响应于评估指令，获取用户的历史数据，并基于待评估模型和历史数据，确定待评估结果；
7、基于历史数据，构建目标矩阵；
8、基于交替最小二乘法模型和目标矩阵，确定目标
9、确定目标结果和待评估结果之间的误差值，并基于目标结果和待评估结果之间的误差值，确定待评估模型的效果。
10、结合第一方面和上述可能的实现方式，在另一种可能的实现方式中，待评估模型包括社交网络模型、商品模型和图像处理模型中的至少一项。
11、结合第一方面和上述可能的实现方式，在另一种可能的实现方式中，控制器具体被配置为：
12、通过交替最小二乘法模型对目标矩阵进行分解，得到第一矩阵和第二矩阵；
13、基于第一矩阵中的特征向量和第二矩阵中的特征向量之间的相似度，确定目标结果。
14、结合第一方面和上述可能的实现方式，在另一种可能的实现方式中，控制器具体被配置为：
15、在待评估模型包括社交网络模型的情况下，交替最小二乘法模型对目标矩阵进行分解，得到第一矩阵为第一目标矩阵，第二矩阵为关联矩阵。
16、结合第一方面和上述可能的实现方式，在另一种可能的实现方式中，控制器具体被配置为：
17、在待评估模型包括商品模型的情况下，交替最小二乘法模型对目标矩阵进行分解，得到第一矩阵为第二目标矩阵和第二矩阵为商品矩阵。
18、结合第一方面和上述可能的实现方式，在另一种可能的实现方式中，控制器具体被配置为：
19、在待评估模型包括图像处理模型的情况下，交替最小二乘法模型对目标矩阵进行分解，得到第一矩阵为第三目标矩阵和第二矩阵为图像矩阵。
20、结合第一方面和上述可能的实现方式，在另一种可能的实现方式中，控制器还被配置为：
21、在目标结果和待评估结果之间的误差值大于或等于预设误差值的情况下，基于目标结果和历史数据对待评估模型进行训练；
22、在待评估模型输出的结果与目标结果之间的损失值小于预设阈值的情况下，得到目标待评估模型。
23、第二方面，本公开提供一种电子设备的模型效果评估方法，方法包括：
24、接收用户输入的评估指令；
25、响应于评估指令，获取用户的历史数据，并基于待评估模型和历史数据，确定待评估结果；
26、基于历史数据，构建目标矩阵；
27、基于交替最小二乘法模型和目标矩阵，确定目标结果；
28、确定目标结果和待评估结果之间的误差值，并基于目标结果和待评估结果之间的误差值，确定待评估模型的效果。
29、结合第二方面和上述可能的实现方式，在另一种可能的实现方式中，待评估模型包括社交网络模型、商品模型和图像处理中的至少一项。
30、结合第二方面和上述可能的实现方式，在另一种可能的实现方式中，基于目标交替最小二乘法模型和目标矩阵，确定目标结果，包括：
31、通过交替最小二乘法模型对目标矩阵进行分解，得到第一矩阵和第二矩阵；
32、基于第一矩阵中的特征向量和第二矩阵中的特征向量之间的相似度，确定目标结果。
33、结合第二方面和上述可能的实现方式，在另一种可能的实现方式中，通过交替最小二乘法模型对目标矩阵进行分解，得到第一矩阵和第二矩阵，包括：
34、在待评估模型包括社交网络模型的情况下，交替最小二乘法模型对目标矩阵进行分解，得到第一矩阵为第一目标矩阵，第二矩阵为关联矩阵。
35、结合第二方面和上述可能的实现方式，在另一种可能的实现方式中，通过交替最小二乘法模型对目标矩阵进行分解，得到第一矩阵和第二矩阵，包括：
36、在待评估模型包括商品模型的情况下，交替最小二乘法模型对目标矩阵进行分解，得到第一矩阵为第二目标矩阵和第二矩阵为商品矩阵。
37、结合第二方面和上述可能的实现方式，在另一种可能的实现方式中，通过交替最小二乘法模型对目标矩阵进行分解，得到第一矩阵和第二矩阵，包括：
38、在待评估模型包括图像处理模型的情况下，交替最小二乘法模型对目标矩阵进行分解，得到第一矩阵为第三目标矩阵和第二矩阵为图像矩阵。
39、结合第二方面和上述可能的实现方式，在另一种可能的实现方式中，还包括：
40、在目标结果和待评估结果之间的误差值大于或等于预设误差值的情况下，基于目标结果和历史数据对待评估模型进行训练；
41、在待评估模型输出的结果与目标结果之间的损失值小于预设阈值的情况下，得到目标待评估模型。
42、第三方面，本公开提供一种电子设备，包括：存储器和处理器，存储器用于存储计算机程序；处理器用于在执行计算机程序时，使得电子设备实现如第一方面提供的任一项的电子设备的模型效果评估方法。
43、第四方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，包括：计算机可读存储介质上存储计算机程序，计算机程序被处理器执行如第一方面提供的任一项的电子设备的模型效果评估方法。
44、第五方面，本专利技术提供一种计算机程序产品，当计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面提供的任一项的电子设备的模型效果评估方法。
45、本申请实施例提供一种电子设备及电子设备的模型效果评估方法，其中，电子设备的模型效果评估方法包括接收用户输入的评估指令；之后，响应于评估指令，获取用户的历史数据，并基于待评估模型和历史数据，确定待评估结果；再之后，基于历史数据，构建目标矩阵，并基于交替最小二乘法模型和目标矩阵，确定目标结果；最后，确定目标结果和待评估结果之间本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电子设备，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的电子设备，其特征在于，所述待评估模型包括社交网络模型、商品模型和图像处理模型中的至少一项。
3.根据权利要求2所述的电子设备，其特征在于，所述控制器具体被配置为：
4.根据权利要求3所述的电子设备，其特征在于，所述控制器具体被配置为：
5.根据权利要求3所述的电子设备，其特征在于，所述控制器具体被配置为：
6.根据权利要求3所述的电子设备，其特征在于，所述控制器具体被配置为：
7.根据权利要求1-6任一项所述的电子设备，其特征在于，所述控制器还被配置为：
8.一种电子设备的模型效果评估方法，其特征在于，所述方法包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述待评估模型包括社交网络模型、商品模型和图像处理中的至少一项。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标交替最小二乘法模型和所述目标矩阵，确定目标结果，包括：
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述通过所述交替最
12.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述通过所述交替最小二乘法模型对所述目标矩阵进行分解，得到第一矩阵和第二矩阵，包括：
13.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述通过所述交替最小二乘法模型对所述目标矩阵进行分解，得到第一矩阵和第二矩阵，包括：
14.根据权利要求8-13任一项所述的方法，其特征在于，还包括：
...【技术特征摘要】
1.一种电子设备，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的电子设备，其特征在于，所述待评估模型包括社交网络模型、商品模型和图像处理模型中的至少一项。
3.根据权利要求2所述的电子设备，其特征在于，所述控制器具体被配置为：
4.根据权利要求3所述的电子设备，其特征在于，所述控制器具体被配置为：
5.根据权利要求3所述的电子设备，其特征在于，所述控制器具体被配置为：
6.根据权利要求3所述的电子设备，其特征在于，所述控制器具体被配置为：
7.根据权利要求1-6任一项所述的电子设备，其特征在于，所述控制器还被配置为：
8.一种电子设备的模型效果评估方法，其特征在于，所述方法包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈昶旭，
申请(专利权)人：VIDAA国际控股荷兰公司，
类型：发明
国别省市：
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