一种基于展示方案数据模型训练方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于展示方案数据模型训练方法及系统，包括如下步骤：S1、构建多源情境数据集；S2、对多源情境数据集进行预处理，并整合为单一情境向量；S3、生成用户偏好画像，并将情境向量与用户偏好画像融合生成动态情境偏好画像；S4、将动态情境偏好画像输入至条件生成对抗网络，生成展示方案；S5、嵌入自适应神经调控模块，优化展示方案生成效果；S6、引入分层情境控制机制；S7、基于历史交互反馈迭代更新用户偏好画像；S8、分析当前情境与历史情境的相似度，应用元学习算法判定展示方案的适用性，并将历史情境中的有效展示方案迁移至当前情境。本发明专利技术采用多维情境感知与动态反馈优化的模型训练方法，实现了展示方案的情境自适应生成。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据模型训练，尤其涉及一种基于展示方案数据模型训练方法及系统。

技术介绍

1、在当前的展示
中，个性化推荐与智能展示已经成为提升用户体验的重要手段。传统的展示系统主要依赖于静态规则或基于简单用户偏好的展示算法，通常使用用户的基本信息（如年龄、性别、浏览历史等）进行简单的内容推荐和展示布局。然而，这种静态化和相对单一的展示方式在用户体验上有诸多不足，尤其在多情境和高互动性的场景中难以充分适应用户的多样化需求。随着智能设备和物联网技术的发展，用户的交互行为数据、设备信息及环境参数可以被实时采集，这为智能展示系统的进一步优化提供了基础。然而现有技术在充分利用多维情境数据、动态反馈及多层级控制等方面仍然存在较多不足。

2、传统展示系统的不足主要体现在情境自适应和个性化需求方面。展示系统通常难以实时感知和适应用户情境的变化。现有的展示系统通常只考虑用户的历史数据，忽略了用户在不同情境下的即时需求。例如，同一用户在白天和夜晚、室内和室外的偏好可能会有所差异，但现有的展示系统难以灵活捕捉并适配这些变化。此外，用户的兴趣偏好可能会随着时间推本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于展示方案数据模型训练方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于展示方案数据模型训练方法，其特征在于，所述S4具体包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于展示方案数据模型训练方法，其特征在于，所述S5具体包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于展示方案数据模型训练方法，其特征在于，所述S6具体包括：

5.根据权利要求1所述的一种基于展示方案数据模型训练方法，其特征在于，所述S7具体包括：

6.根据权利要求1所述的一种基于展示方案数据模型训练方法，其特征在于，所述S8具体包括：

7.一...

【技术特征摘要】

1.一种基于展示方案数据模型训练方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于展示方案数据模型训练方法，其特征在于，所述s4具体包括：

3.根据权利要求1所述的一种基于展示方案数据模型训练方法，其特征在于，所述s5具体包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于展示方案数据模型训练方法，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟德福，孟令鹏，刘翔，张纪，李任，
申请(专利权)人：北京华信有道科技有限公司，
类型：发明
国别省市：