【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，尤其涉及一种目标推荐模型的构建方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、在相关技术中，若技术人员需要对产品进行预测以得到产品对应的推荐方案，往往需要分别采集不同产品下多个任务各自对应的样本数据，并基于采集到的各样本数据分别训练得到多个独立预测模型，进而再通过多个独立预测模型对各产品分别进行预测以输出预测结果，才能确定产品对应的推荐方案；此外，技术人员还可以通过对样本数据的标签进行权重设定，从而得到能够对不同产品进行预测的单一预测模型；
2、然而，采用上述多个独立预测模型对多个产品分别进行预测的方式，就会要求技术人员需要对多个预测模型进行独立训练，如此，在模型训练过程中就容易出现转化率的样本空间非常稀疏的情况，进而导致模型出现过拟合的情况；同样，采用对样本数据的标签进行权重设定的方式得到的单一预测模型，其在对不同产品各自对应的多任务预测时，往往会赋予不同任务相同的权重值，进而导致预测结果存在一定的偏差。
技术实现思路
1、本申请的主要目的在于提...
【技术保护点】
1.一种目标推荐模型的构建方法，其特征在于，所述目标推荐模型的构建方法包括步骤：
2.如权利要求1所述的目标推荐模型的构建方法，其特征在于，所述根据所述训练样本确定产品侧损失函数权重值和用户侧损失函数权重值的步骤，包括：
3.如权利要求2所述的目标推荐模型的构建方法，其特征在于，所述根据所述训练样本确定产品侧损失函数权重值和用户侧损失函数权重值的步骤，还包括：
4.如权利要求1所述的目标推荐模型的构建方法，其特征在于，所述基于所述目标损失函数和所述训练样本对初始树状推荐模型进行训练得到目标推荐模型的步骤，包括：
5.如权...
【技术特征摘要】
1.一种目标推荐模型的构建方法，其特征在于，所述目标推荐模型的构建方法包括步骤：
2.如权利要求1所述的目标推荐模型的构建方法，其特征在于，所述根据所述训练样本确定产品侧损失函数权重值和用户侧损失函数权重值的步骤，包括：
3.如权利要求2所述的目标推荐模型的构建方法，其特征在于，所述根据所述训练样本确定产品侧损失函数权重值和用户侧损失函数权重值的步骤，还包括：
4.如权利要求1所述的目标推荐模型的构建方法，其特征在于，所述基于所述目标损失函数和所述训练样本对初始树状推荐模型进行训练得到目标推荐模型的步骤，包括：
5.如权利要求4所述的目标推荐模型的构建方法，其特征在于，所述对所述初始树状推荐模型进行优化得到优化树状推荐模型的步骤，包括：
6.如权利要求1所述的目标推荐模型的构建方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：张阳坚，
申请(专利权)人：招商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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