[發(fā)明專利]一種推薦模型訓(xùn)練裝置、方法、計算機設(shè)備及存儲介質(zhì)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202011121396.7 | 申請日： | 2020-10-19 |
| 公開（公告）號： | CN112232520A | 公開（公告）日： | 2021-01-15 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 劉喆 | 申請（專利權(quán)）人： | 北京明略昭輝科技有限公司 |
| 主分類號： | G06N20/00 | 分類號： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 青島清泰聯(lián)信知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 37256 | 代理人： | 李紅巖 |
| 地址： | 100089 北京市海淀區(qū)*** | 國省代碼： | 北京;11 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 推薦 模型 訓(xùn)練 裝置 方法 計算機 設(shè)備 存儲 介質(zhì) | ||
1.一種推薦模型訓(xùn)練裝置，其特征在于，包括：
模型訓(xùn)練模塊，通過深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練所述推薦模型并輸出；
模型服務(wù)模塊，接收并將所述推薦模型同所述推薦模型所需的運行環(huán)境一起打包進入容器；
業(yè)務(wù)模塊，接受并根據(jù)所述容器輸出所述推薦模型在實際應(yīng)用場景下的推薦結(jié)果；
運營模塊，接收并根據(jù)所述推薦結(jié)果輸出所述推薦模型的效果反饋參數(shù)至所述模型訓(xùn)練模塊；
監(jiān)控模塊，連接所述模型服務(wù)模塊，接收并根據(jù)模型的運行情況輸出所述推薦模型的性能反饋參數(shù)至所述模型訓(xùn)練模塊；
所述模型訓(xùn)練模塊接收所述效果反饋參數(shù)和所述性能反饋參數(shù)，結(jié)合模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)對所述推薦模型進行訓(xùn)練。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的推薦模型訓(xùn)練裝置，其特征在于，所述模型訓(xùn)練模塊包括：
全連接層，接收并根據(jù)所述效果反饋參數(shù)和所述性能反饋參數(shù)輸出特征參數(shù)；
線性連接層，根據(jù)所述特征參數(shù)結(jié)合所述模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)通過激活函數(shù)輸入至所述線性連接層，對比預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)，利用損失函數(shù)訓(xùn)練所述推薦模型。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的推薦模型訓(xùn)練裝置，其特征在于，所述運營模塊和所述監(jiān)控模塊均設(shè)置有Flume，所述運營模塊和所述監(jiān)控模塊通過對應(yīng)的所述Flume分別將所述效果反饋參數(shù)和所述性能反饋參數(shù)輸出至所述模型訓(xùn)練模塊設(shè)置的Kafka中。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的推薦模型訓(xùn)練裝置，其特征在于，所述監(jiān)控模塊設(shè)置有Prometheus和Grafana，所述監(jiān)控模塊通過所述Prometheus和所述Grafana對所述模型服務(wù)模塊進行監(jiān)控，并輸出所述性能反饋參數(shù)。
5.一種推薦模型訓(xùn)練方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：
獲得反饋信息步驟，運行初訓(xùn)練得到的推薦模型，實時獲得用戶信息，所述用戶信息包括效果反饋參數(shù)和性能反饋參數(shù)；
訓(xùn)練模型步驟，利用所述效果反饋參數(shù)和所述性能反饋參數(shù)，結(jié)合模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)，通過深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練所述推薦模型。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的推薦模型訓(xùn)練方法，其特征在于，所述訓(xùn)練模型步驟具體包括：
將所述效果反饋參數(shù)和所述性能反饋參數(shù)輸入至全連接層，所述全連接層輸出提取的對應(yīng)特征參數(shù)；
根據(jù)所述特征參數(shù)結(jié)合所述模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)通過激活函數(shù)接入至線性連接層，對比預(yù)先數(shù)據(jù)，利用損失函數(shù)訓(xùn)練所述推薦模型。
7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的推薦模型訓(xùn)練方法，其特征在于，所述獲得反饋信息步驟中通過設(shè)置Flume和Kafka傳輸所述效果反饋參數(shù)和所述性能反饋參數(shù)。
8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的推薦模型訓(xùn)練方法，其特征在于，通過設(shè)置Prometheus和Grafana對所述推薦模型的運行過程中的性能情況進行監(jiān)控，并輸出所述性能反饋參數(shù)。
9.一種計算機設(shè)備，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)如權(quán)利要求5至8中任一項所述的推薦模型訓(xùn)練方法。
10.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求5至8中任一項所述的推薦模型訓(xùn)練方法。
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