【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理领域，特别是涉及一种预测模型的确定方法和相关装置。
技术介绍
1、随着基于互联网技术的电子商务、社交媒体平台的快速发展，推荐系统已经成为很多企业不可或缺的工具。如何从海量的待推荐对象中挖掘具有用户最可能感兴趣的内容的对象，提升内容推荐的准确性成为对象推荐的核心问题，待推荐对象可以为文章、视频等。
2、目前的推荐系统，可以基于用户的消费行为确定推荐系统，利用推荐系统为用户推荐合适的对象，构成“系统推荐-用户点击行为-后台记录数据-系统推荐”的闭环，实际上，针对不同用户，其对待推荐对象的场景类别具有不同的偏好，例如对来自公众号类别的文章具有较大的兴趣，而对来自视频号类别的视频具有较小的兴趣，这种场景偏好在一定程度上影响对象的推荐结果，使用户偏好的场景类别获得等多的推荐流量，而在前述的闭环中，这种场景偏好特性将被记录并放大，容易导致推荐算法学习到有偏的点击预测结果，而降低对象的内容对推荐结果的影响。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本申请提供了一种预测模型的...
【技术保护点】
1.一种预测模型的确定方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述样本数据作为输入数据，通过点击率预估主模型得到所述历史用户对所述历史对象的第一点击概率，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述偏差捕捉辅模型包括全连接层，所述全连接层的总层数小于所述点击率预估主模型的总层数。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述偏差捕捉辅模型包括一层全连接层。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述场景偏好信息包括多个场景类别对应的场景点击信息，所述多个...
【技术特征摘要】
1.一种预测模型的确定方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述样本数据作为输入数据，通过点击率预估主模型得到所述历史用户对所述历史对象的第一点击概率，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述偏差捕捉辅模型包括全连接层，所述全连接层的总层数小于所述点击率预估主模型的总层数。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述偏差捕捉辅模型包括一层全连接层。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述场景偏好信息包括多个场景类别对应的场景点击信息，所述多个场景类别包括所述历史对象对应的场景类别，所述场景点击信息根据历史用户在第一预设时间段内分别对多个场景类别对应的对象的点击信息确定。
6.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述历史对象的对象特征包括所述历史对象的场景类别，或所述历史对象的对象特征包括所述历史对象的场景类别和所述历史对象的内容特征，所述历史对象对应的场景类别用于指示所述历史对象所属内容平台的类别；
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述样本数据具有统一数据位；
【专利技术属性】
技术研发人员：陈煜钊，罗达，黄春振，林康熠，
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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