用户推荐模型生成方法、装置、电子设备及可读存储介质制造方法及图纸

本公开涉及计算机技术领域，提供了一种用户推荐模型生成方法、装置、电子设备及可读存储介质。该方法包括：响应于业务线的选择操作，生成业务线对应的模型生成任务，获取用户推荐模型的多个训练用户的特征数据；从训练用户的特征数据中选取对象作为训练对象；基于各个训练对象的标识，获取各个训练对象的特征数据；对各个训练样本进行特征提取处理，得到各个训练样本的特征向量；基于各个训练样本的特征向量对极端梯度提升模型进行训练，得到用户推荐模型。解决现有技术中在拥有多条业务线的情况下，针对每条业务线分别构建用户推荐模型时存在大量重复工作、计算资源浪费以及开发时间长的问题，加快了单个用户推荐模型的开发速度。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及计算机，尤其涉及一种用户推荐模型生成方法、装置、电子设备及可读存储介质。

技术介绍

1、现有的模型创建生成过程较为繁琐，以推荐模型为例，其生成过程可以包括：获取训练集、基于训练集对待训练模型进行训练、模型验证、模型调优、模型导出和模型加载。其中，每个阶段都需要独立进行编码，需要数据分析师及工程师投入大量的时间。同时，为了提高推荐的准确性，在拥有多条业务线的情况下，对于每条业务线都会训练其专用的推荐模型，将用户在该条业务线下不同行为和属性作为特征值，并利用算法模型实现对用户的精准预测。但对于每一条业务线都分别去搭建专属的推荐模型会产生大量重复工作，存在重复计算量，搭建时间长，产生大量的成本。

技术实现思路

1、有鉴于此，本公开实施例提供了一种用户推荐模型生成方法、装置、电子设备及可读存储介质，以解决现有技术中在拥有多条业务线的情况下，针对每条业务线分别构建用户推荐模型时存在大量重复工作、计算资源浪费以及开发时间长的问题。

2、本公开实施例的第一方面，提供了一种用户推荐模型生成方法，包括：响本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用户推荐模型生成方法，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，所述基于所述模型生成任务，从存储数据库获取所述用户推荐模型的多个训练用户的特征数据，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述生成对应的多个特征处理任务之前，还包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征处理任务包括定时特征处理任务和工作流触发特征处理任务，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各个所述训练对象的标识，从所述存储数据库获取各个所述训练对象的特征数据，包括：

6.根据权利要求1所...

【技术特征摘要】

1.一种用户推荐模型生成方法，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，所述基于所述模型生成任务，从存储数据库获取所述用户推荐模型的多个训练用户的特征数据，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述生成对应的多个特征处理任务之前，还包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征处理任务包括定时特征处理任务和工作流触发特征处理任务，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各个所述训练对象的标识，从所述存储数据库获取各个所述训练对象的特征数据，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述得到...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙若愚，
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：