北京三快在线科技有限公司肖可依获国家专利权
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龙图腾网获悉北京三快在线科技有限公司申请的专利训练模型的方法、装置、电子设备及可读存储介质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:CN112487283B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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:202011263628.2,技术领域涉及:G06F16/9535;该发明授权训练模型的方法、装置、电子设备及可读存储介质是由肖可依;黄培浩;周翔;陈胜;仙云森设计研发完成,并于2020-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本训练模型的方法、装置、电子设备及可读存储介质在说明书摘要公布了:本公开的实施例提供了一种训练模型的方法、装置、电子设备及可读存储介质,所述方法包括:获取存在有效点击的历史搜索数据为样本数据,所述历史搜索数据中包含以预设概率展示的随机排序结果;对于每个样本数据,根据所述随机排序结果中每个排序位置对应的点击概率,确定所述每个排序位置的偏置参数;根据所述偏置参数对所述样本数据进行加权,得到加权后的样本数据;利用所述加权后的样本数据训练目标模型。本公开实施例可以消除样本数据中的位置偏置,训练得到无偏的目标模型,可以提高预测点击率的准确性,避免搜索结果项的显示顺序固化,进而可以提高搜索结果的精准度。
本发明授权训练模型的方法、装置、电子设备及可读存储介质在权利要求书中公布了:1.一种训练模型的方法,其特征在于,所述方法包括: 获取存在有效点击的历史搜索数据为样本数据,所述历史搜索数据中包含以预设概率展示的随机排序结果; 对于每个样本数据,根据所述随机排序结果中每个排序位置对应的点击概率,确定所述每个排序位置的偏置参数; 根据所述偏置参数对所述样本数据进行加权,得到加权后的样本数据; 利用所述加权后的样本数据训练目标模型;所述利用所述加权后的样本数据训练目标模型之后,所述方法还包括: 根据所述历史搜索数据,确定无偏评估数据; 根据所述无偏评估数据,计算所述目标模型的无偏评估指标; 若所述无偏评估指标未满足预设条件,则继续训练所述目标模型; 若所述无偏评估指标满足预设条件,则停止训练所述目标模型,得到训练完成的目标模型;所述根据所述历史搜索数据,确定无偏评估数据,包括: 在所述历史搜索数据中确定原始评估数据; 根据所述偏置参数和所述原始评估数据中的点击数据,对所述原始评估数据进行加权,得到加权后的评估数据; 将所述加权后的评估数据作为无偏评估数据;所述根据所述偏置参数和所述原始评估数据中的点击数据,对所述原始评估数据进行加权,得到加权后的评估数据,包括: 获取所述原始评估数据中的第一排序结果; 利用所述目标模型对所述第一排序结果进行重新排序,得到第二排序结果; 对所述第一排序结果中的点击数据和所述第二排序结果中的点击数据进行比对; 若相同的点击数据在所述第二排序结果中的排序位置高于在所述第一排序结果中的排序位置,则根据所述偏置参数,对所述第一排序结果中的点击数据进行加权,得到加权后的评估数据。
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