【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种点击率预测模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、点击率预测是一种基于用户历史行为数据，对用户针对特定项目(如商品、广告、文章等)的点击意愿进行预估的技术，其目的在于为用户提供个性化的推荐服务。在推荐系统和在线广告领域，点击率预测的精确性至关重要，它直接影响着用户体验、产品销量以及广告平台的收益。
2、现有技术中，传统的点击率预测模型在处理数据时，常采用表格数据转换为独热编码(one-hot)向量的方式，并结合特征间协同关系的分析来推测用户偏好项目。但在实际应用中，这种建模方式经常忽略重要的语义信息，即用户和项目的文本描述中所蕴含的意义、情感和风格等要素。语义信息作为一种关键信号，对于理解用户需求及项目特性至关重要，可以有效提升推荐的相关性和多样性。然而，现有技术往往未能充分捕捉和利用这些语义信息。此外，传统点击率预测模型在考虑有益的协同关系方面也存在不足，导致预测结果不够准确。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请实施例提供...
【技术保护点】
1.一种点击率预测模型的训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述表格数据表征用户的第一属性特征和项目的第二属性特征，所述将所述表格数据转换为文本数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述表格数据输入至协同模型进行协同处理，得到所述协同模型输出的协同表示，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述文本数据输入至预训练语言模型中进行处理，得到所述预训练语言模型输出的文本表示，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用跨模态知识对齐网...
【技术特征摘要】
1.一种点击率预测模型的训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述表格数据表征用户的第一属性特征和项目的第二属性特征，所述将所述表格数据转换为文本数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述表格数据输入至协同模型进行协同处理，得到所述协同模型输出的协同表示，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述文本数据输入至预训练语言模型中进行处理，得到所述预训练语言模型输出的文本表示，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用跨模态知识对齐网络对所述协同表示和文本表示进行对齐，得到融合表示信息，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：闫培，杜梦雪，
申请(专利权)人：深圳须弥云图空间科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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