【技术实现步骤摘要】
本公开涉及计算机，更具体地，涉及一种模型训练方法、信息预测方法、模型训练装置、信息预测装置、计算机可读存储介质和电子设备。
技术介绍
1、随着计算机
的发展，在各种应用场景下广泛利用训练后的预测模型进行用户行为预测，并根据预测结果指导后续工作。
2、相关技术中的预测模型训练时存在长尾分布的训练样本，样本分布不均的缺点，影响预测模型的预测精度，降低了用户的预获取行为的预测准确性，进而影响基于预测结果的实际作业效果。
3、需要说明的是，在上述
技术介绍
部分专利技术的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
1、本公开的目的在于提供一种模型训练方法及装置、信息预测方法及装置、计算机可读存储介质和电子设备，进而至少在一定程度上提高预测模型的预测精度，提高用户的预获取行为的预测准确性。
2、本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
3、...
【技术保护点】
1.一种模型训练方法，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，所述用户特征包括用户属性特征和用户行为特征，根据所述用户特征和对应的行为引导特征得到所述用户样本特征包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述双塔模型结构包括第一预测模型和第二预测模型；所述通过所述双塔模型结构分别预测得到预获取行为概率和对应的预获取金额，并基于所述预获取行为概率和所述预获取金额，结合样本标准标签对所述多任务模型进行调参，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述预获取行为概率和对应的标准行为标签确定第...
【技术特征摘要】
1.一种模型训练方法，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，所述用户特征包括用户属性特征和用户行为特征，根据所述用户特征和对应的行为引导特征得到所述用户样本特征包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述双塔模型结构包括第一预测模型和第二预测模型；所述通过所述双塔模型结构分别预测得到预获取行为概率和对应的预获取金额，并基于所述预获取行为概率和所述预获取金额，结合样本标准标签对所述多任务模型进行调参，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述预获取行为概率和对应的标准行为标签确定第一损失函数，并根据所述预获取金额和对应的标准金额标签确定第二损失函数，以结合所述第一损失函数和所述第二损失函数对所述多任务模型中的参数进行调整，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述根据所述预获取金额和对应...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄政，田国刚，黄志翔，
申请(专利权)人：京东科技控股股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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