【技术实现步骤摘要】
本公开涉及计算机，尤其涉及深度学习、信息流、模型训练等。
技术介绍
1、随着互联网信息的爆炸式增长，推荐系统已成为现代网络应用不可或缺的核心组件。它通过分析用户的历史行为和偏好，主动地过滤海量信息，并将用户可能感兴趣的内容(例如商品、新闻、视频等)推送给用户，极大地提升了用户获取信息的效率和体验。
2、以短视频、图文动态为代表的信息流(feed)产品逐渐成为主流的内容消费模式。在这种模式下，用户通过连续的滑动或点选，顺序地消费由推荐系统提供的内容。研究发现，用户在消费完一个感兴趣的内容(下文或称为“入口资源”)后，常常会产生继续消费与之相关或相似内容的需求，这种现象可被称为“延展消费”。如何精准地识别并承接用户的延展消费意图，对于提升用户粘性和使用时长至关重要。
技术实现思路
1、本公开提供了一种意图识别模型的训练方法、基于消费意图的内容推荐方法的方法、装置、设备以及存储介质。
2、根据本公开的一方面，提供了一种意图识别模型的训练方法，包括：
3、获取与...
【技术保护点】
1.一种意图识别模型的训练方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述后续交互数据以会话为单位，每个所述会话包括目标对象在一次连续使用过程中的一系列交互记录，所述交互记录至少包含：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一资源推荐策略用于从与所述入口资源相关的延展承接队列中提取资源内容，作为所述信息流中的后续资源呈现给目标对象；
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于预设的价值增益指标，对所述第一交互记录及所述第二交互记录中的资源消费行为进行标注，以得到正负样本对，包括：
5.根据权利要求4所述的方法...
【技术特征摘要】
1.一种意图识别模型的训练方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述后续交互数据以会话为单位，每个所述会话包括目标对象在一次连续使用过程中的一系列交互记录，所述交互记录至少包含：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一资源推荐策略用于从与所述入口资源相关的延展承接队列中提取资源内容，作为所述信息流中的后续资源呈现给目标对象；
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于预设的价值增益指标，对所述第一交互记录及所述第二交互记录中的资源消费行为进行标注，以得到正负样本对，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述针对同一目标对象或同类目标对象，比较所述第一交互记录的后续消费时长与所述第二交互记录的后续消费时长，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述正负样本对及其优劣排序关系，对第一意图识别模型进行训练，以得到训练好的第二意图识别模型，包括：
8.根据权利要求7所述的方法...
【专利技术属性】
技术研发人员：尹华西，孙桐霖，逯文斌，卢玉奇，张书娟，刘瀚猛，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。