阿里巴巴集团控股有限公司刘家豪获国家专利权
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龙图腾网获悉阿里巴巴集团控股有限公司申请的专利超参数学习、智能推荐、关键词和多媒体推荐方法及装置获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN114329167B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202011060539.8,技术领域涉及:G06N20/00;该发明授权超参数学习、智能推荐、关键词和多媒体推荐方法及装置是由刘家豪;彭艺;谢淼;肖非设计研发完成,并于2020-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本超参数学习、智能推荐、关键词和多媒体推荐方法及装置在说明书摘要公布了:本发明公开了一种超参数的学习、智能推荐、关键词推荐方法及装置。所述机器学习模型超参数的学习方法包括:获取机器学习模型的用户反馈行为数据;根据所述用户行为反馈数据,从预设的超参数连续区间中,确定所述机器学习模型的超参数组合所在的最优超参数子区间;在所述最优超参数子区间中,选取出最优超参数组合作为所述机器学习模型的超参数组合。本发明实现了对推荐系统的超参数组合的自主学习,使得推荐系统能够实时地追踪用户的需求和兴趣,从而保证了推荐系统具有较好的推荐效果。
本发明授权超参数学习、智能推荐、关键词和多媒体推荐方法及装置在权利要求书中公布了:1.一种机器学习模型超参数的学习方法,其特征在于,包括: 获取机器学习模型的用户反馈行为数据; 根据所述用户反馈行为数据,从预设的超参数连续区间中,确定所述机器学习模型的超参数组合所在的最优超参数子区间; 预设的超参数连续区间采用树结构;所述树结构的根节点为所述连续区间,且孩子节点为父节点对应区间的子区间; 对于树结构中的各个节点,从根节点开始,利用所述用户反馈行为数据,对同层的每个节点的收益预估值进行评估,并根据评估结果,选择将遍历的下一个节点,重复上述步骤,直至到达叶子节点; 将所述叶子节点作为所述机器学习模型的超参数组合所在的最优超参数子区间; 在所述最优超参数子区间中,选取出最优超参数组合作为所述机器学习模型的超参数组合; 在所述最优超参数子区间中选取出最优超参数组合之后,在所述树结构中,根据所述叶子节点对应子区间的开始端和结束端以及所述最优超参数组合,将所述叶子节点分裂为至少两个子节点,以增加树结构的深度; 从分裂后得到的子节点开始,回溯遍历整个树结构,更新每个节点对应的子区间的收益预估值。
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