[發明專利]交互行為確定模型的訓練方法、裝置、設備及介質

在審

• 申請號: 202010744200.3
• 申請日: 2020-07-29
• 公開（公告）號: CN111860870A
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發明（設計）人: 李寧
• 申請（專利權）人: 北京達佳互聯信息技術有限公司
• 主分類號: G06N20/00
• 分類號: G06N20/00
• 代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138
• 代理人: 寧立存

本申請關于一種交互行為確定模型的訓練方法、裝置、電子設備以及存儲介質，通過本申請提供的技術方案，服務器可以根據樣本賬號的內容項交互特征和已推送給樣本賬號的至少一個內容項的內容項特征訓練模型。在模型訓練過程中，模型輸出第一目標概率時結合了內容項特征的類型，讓相同類型的內容項特征對模型輸出結果的影響程度相同，不同類型的內容項特征對模型輸出結果的影響程度不同，使得模型在訓練過程中可以充分的學習內容項特征的潛在模式，提高模型確定交互行為的準確性，進而可以提高后續采用交互行為確定模型進行內容項推送的準確性。

技術領域

本申請涉及人工智能領域，尤其涉及一種交互行為確定模型的訓練方法、裝置、電子設備以及存儲介質。

背景技術

在網絡技術飛速發展的今天，人們會通過終端來接收各種各樣的內容項，比如短視頻、廣告或者新聞，用戶可以與內容項進行多種交互行為，比如點擊、點贊以及收藏等行為。對于商家來說，向終端推送廣告是其增加商品銷量的重要手段。

相關技術中，商家會通過服務器上存儲的交互行為預測模型來預測用戶對于不同廣告的點擊率，將點擊率較高的廣告推送給用戶。另外，對于其他類型的內容項來說，比如短視頻，用戶點擊率較高的短視頻不一定能表示該短視頻符合用戶的喜好，可能是由于標題黨等行為，導致該段視頻的點擊率較高?；诖?，短視頻平臺也可以通過交互行為預測模型預測用戶與該段視頻進行其他交互行為的概率，比如通過交互行為預測模型預測用戶點贊該短視頻的概率，基于該概率來向用戶推薦短視頻。

但是，由于一個內容項可能包括多個類型的特征，對于廣告來說，廣告特征可以包括品牌、能耗比以及用途等特征，對于短視頻來說，短視頻特征可以包括作者、時間、演員等特征。不同類型的特征對于交互行為預測模型預測交互行為概率的影響是不同的，在不區分特征類型的情況下訓練的交互行為預測模型，其交互行為預測的效果不佳。

發明內容

本申請提供一種交互行為確定模型的訓練方法、裝置、電子設備以及存儲介質，以提高交互行為確定的準確性。本申請的技術方案如下：

一方面，提供一種交互行為確定模型的訓練方法，包括：

在任一次迭代訓練過程中，獲取樣本數據，所述樣本數據包括一個樣本賬號的第一內容項交互特征和已推送給所述樣本賬號的至少一個內容項的第一內容項特征，所述第一內容項交互特征用于表示所述樣本賬號與內容項之間的歷史交互行為；

將所述樣本數據輸入交互行為確定模型，通過所述交互行為確定模型執行下述步驟：

根據所述樣本賬號的至少一個內容項的第一內容項特征，得到所述至少一個內容項的第一目標特征；

根據所述第一內容項交互特征、所述第一目標特征、所述至少一個內容項的第一內容項特征的類型以及所述至少一個內容項的第一內容項特征，輸出所述樣本賬號與所述至少一個內容項發生目標交互行為的第一目標概率；

響應于所述交互行為確定模型所輸出的所述第一目標概率以及所述樣本賬號與所述至少一個內容項的實際交互情況之間滿足目標條件，將所述交互行為確定模型獲取為訓練好的交互行為確定模型。

在一種可能的實施方式中，所述根據所述樣本賬號的至少一個內容項的第一內容項特征，得到所述至少一個內容項的第一目標特征包括：

分別對所述樣本賬號的至少一個內容項的第一內容項特征進行降維處理，得到所述至少一個內容項的第一目標特征。

在一種可能的實施方式中，所述根據所述第一內容項交互特征、所述第一目標特征、所述至少一個內容項的第一內容項特征的類型以及所述至少一個內容項的第一內容項特征，輸出所述樣本賬號與所述至少一個內容項發生目標交互行為的第一目標概率包括：

為所述第一目標特征設置與所述至少一個內容項的第一內容項特征的類型對應的第一樣本參數，所述第一樣本參數用于表示第一目標特征對模型輸出結果的影響程度；