【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大数据领域，具体而言，涉及一种策略选择模型的训练方法、装置和非易失性存储介质。
技术介绍
1、在购物场景中，策略选择模型通常用于判断用户是否在某种策略下是否转化。噪声数据主要来源是同一个用户可能同时受到不同策略的影响，而为在自动化数据标注的过程中，只要用户在应用策略方法后进行了转化，那么所有的策略都被认为是有效的。这导致无效的策略方法在训练数据中对模型造成了干扰，使得模型难以对用户制定精准的策略方法。此外，受到场景的多样性影响，造成选择模型训练过中难以学习到一个通用的模型，模型无法较好地收敛拟合。针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、本专利技术实施例提供了一种策略选择模型的训练方法、装置和非易失性存储介质，以至少解决相关技术中的策略选择模型难以为用户选择精准的策略方法的技术问题。
2、根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种策略选择模型的训练方法，包括：获取用户特征数据、历史时段中采用的策略方法对应的策略数据和策略方法对应的转化结果，其...
【技术保护点】
1.一种策略选择模型的训练方法，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，所述对所述用户特征数据、所述策略数据和所述策略数据对应的转化结果进行聚合分组，得到多个数据组，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用所述多个数据组对原始网络模型进行训练，得到目标网络模型，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用所述多个数据组对原始网络模型进行训练，得到目标网络模型，其中，所述原始网络模型中包括多个原始子网络模型，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用所述...
【技术特征摘要】
1.一种策略选择模型的训练方法，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，所述对所述用户特征数据、所述策略数据和所述策略数据对应的转化结果进行聚合分组，得到多个数据组，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用所述多个数据组对原始网络模型进行训练，得到目标网络模型，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用所述多个数据组对原始网络模型进行训练，得到目标网络模型，其中，所述原始网络模型中包括多个原始子网络模型，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用所述多个数据组对原始网络模...
【专利技术属性】
技术研发人员：张正奇，
申请(专利权)人：天翼电子商务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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