[發(fā)明專利]模型訓(xùn)練方法、模型使用方法、裝置、存儲介質(zhì)及設(shè)備

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110185069.6
• 申請日: 2021-02-10
• 公開（公告）號: CN112905839A
• 公開（公告）日: 2021-06-04
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 宋治勛
• 申請（專利權(quán)）人: 北京有竹居網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06F16/735
• 分類號: G06F16/735;G06F16/78;G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 北京遠(yuǎn)智匯知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11659
• 代理人: 范坤坤

本公開實(shí)施例公開了模型訓(xùn)練方法、模型使用方法、裝置、存儲介質(zhì)及設(shè)備。模型訓(xùn)練方法包括：確定目標(biāo)視頻樣本和用戶樣本，獲取用戶樣本針對目標(biāo)視頻樣本之前出現(xiàn)的已推薦視頻的歷史行為數(shù)據(jù)樣本，并根據(jù)歷史行為數(shù)據(jù)樣本確定對應(yīng)的目標(biāo)歷史視頻樣本，根據(jù)目標(biāo)歷史視頻樣本的特征數(shù)據(jù)、目標(biāo)視頻樣本的特征數(shù)據(jù)、以及用戶樣本針對目標(biāo)視頻樣本的行為數(shù)據(jù)確定訓(xùn)練樣本集，采用訓(xùn)練樣本集對預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到針對待推薦視頻的用戶行為預(yù)測模型。本公開實(shí)施例通過采用上述技術(shù)方案，可以增強(qiáng)用戶行為預(yù)測模型對目標(biāo)視頻樣本的內(nèi)容理解能力，可提高用于視頻推薦的用戶行為預(yù)測模型的預(yù)測準(zhǔn)確度。

技術(shù)領(lǐng)域

本公開實(shí)施例涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及模型訓(xùn)練方法、模型使用方法、裝置、存儲介質(zhì)及設(shè)備。

背景技術(shù)

隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展以及移動互聯(lián)網(wǎng)的普及，視頻推薦平臺受到越來越多用戶的青睞。然而，隨著視頻庫中的視頻數(shù)量快速增長，從海量的視頻中快速準(zhǔn)確地挑選出當(dāng)前需要推薦給用戶的視頻的難度越來越大。

用戶在觀看視頻時，通常會產(chǎn)生一些行為，如點(diǎn)擊、點(diǎn)贊、評論、收藏以及轉(zhuǎn)發(fā)等，這些行為可以體現(xiàn)用戶對視頻的感興趣程度，在得到用戶授權(quán)的情況下，可以獲取用戶的上述行為相關(guān)數(shù)據(jù)，為視頻推薦提供參考信息。例如，對于視頻庫中的視頻，可以利用用戶行為預(yù)測模型來預(yù)估用戶對該視頻產(chǎn)生相應(yīng)行為的概率，進(jìn)而決定是否向用戶推薦該視頻。

發(fā)明內(nèi)容

本公開實(shí)施例提供了模型訓(xùn)練方法、模型使用方法、裝置、存儲介質(zhì)及設(shè)備，可以解決用于視頻推薦的用戶行為預(yù)測模型的預(yù)測準(zhǔn)確度不足的問題。

第一方面，本公開實(shí)施例提供了一種模型訓(xùn)練方法，包括：

確定目標(biāo)視頻樣本和用戶樣本，其中，所述用戶樣本包括所述目標(biāo)視頻樣本對應(yīng)的已推薦用戶；

獲取所述用戶樣本針對所述目標(biāo)視頻樣本之前出現(xiàn)的已推薦視頻的歷史行為數(shù)據(jù)樣本，并根據(jù)所述歷史行為數(shù)據(jù)樣本確定對應(yīng)的目標(biāo)歷史視頻樣本；

根據(jù)所述目標(biāo)歷史視頻樣本的特征數(shù)據(jù)、所述目標(biāo)視頻樣本的特征數(shù)據(jù)、以及所述用戶樣本針對所述目標(biāo)視頻樣本的行為數(shù)據(jù)確定訓(xùn)練樣本集；

采用所述訓(xùn)練樣本集對預(yù)設(shè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到針對待推薦視頻的用戶行為預(yù)測模型。

第二方面，本公開實(shí)施例提供了一種模型使用方法，包括：

獲取待推薦視頻的特征數(shù)據(jù)；

將所述待推薦視頻的特征數(shù)據(jù)輸入至針對待推薦視頻的用戶行為預(yù)測模型中，其中，所述針對待推薦視頻的用戶行為預(yù)測模型采用本發(fā)明實(shí)施例提供的模型訓(xùn)練方法得到；

根據(jù)所述針對待推薦視頻的用戶行為預(yù)測模型的輸出結(jié)果預(yù)測當(dāng)前用戶針對所述待推薦視頻的用戶行為。

第三方面，本公開實(shí)施例提供了一種模型使用方法，包括：

獲取待推薦視頻的特征數(shù)據(jù)；

獲取當(dāng)前用戶針對所述待推薦視頻之前出現(xiàn)的已推薦視頻的歷史行為數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述歷史行為數(shù)據(jù)確定對應(yīng)的目標(biāo)歷史視頻；

將所述待推薦視頻的特征數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)歷史視頻的特征數(shù)據(jù)輸入至針對待推薦視頻的用戶行為預(yù)測模型中，其中，所述針對待推薦視頻的用戶行為預(yù)測模型采用本發(fā)明實(shí)施例提供的模型訓(xùn)練方法得到；

根據(jù)所述針對待推薦視頻的用戶行為預(yù)測模型的輸出結(jié)果預(yù)測當(dāng)前用戶針對所述待推薦視頻的用戶行為。

第四方面，本公開實(shí)施例提供了一種模型訓(xùn)練裝置，包括：

第一樣本確定模塊，用于確定目標(biāo)視頻樣本和用戶樣本，其中，所述用戶樣本包括所述目標(biāo)視頻樣本對應(yīng)的已推薦用戶；