[发明专利]内容推荐方法、推荐模型生成方法、设备、和存储介质有效
| 申请号： | 201910498647.4 | 申请日： | 2019-06-10 |
| 公开（公告）号： | CN110287412B | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 原发杰;何向南;黄帆;涂建超;熊健;何秀强 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06Q30/0601;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 深圳市联鼎知识产权代理有限公司 44232 | 代理人： | 刘抗美 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种内容推荐方法、推荐模型生成方法、设备和存储介质。所述推荐模型生成方法包括：获取用户的历史内容序列，其中所述历史内容序列为所述用户使用过的多个内容的时间序列；将所述历史内容序列包含的所述多个内容中的一个或多个内容分别替换成预定项，以得到作为训练数据的输入序列；根据被替换的所述一个或多个内容生成作为所述训练数据的训练数据标识的输出序列，其中所述输出序列为被替换的所述一个或多个内容的时间序列；使用多个所述训练数据以及相应的所述训练数据标识对神经网络进行训练，以得到用于内容推荐的推荐模型。通过本申请的实施例，能够生成准确的推荐模型。 | ||
| 搜索关键词： | 内容 推荐 方法 模型 生成 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种用于内容推荐的推荐模型生成方法，其特征在于，包括：获取用户的历史内容序列，其中所述历史内容序列为所述用户使用过的多个内容的时间序列；将所述历史内容序列包含的所述多个内容中的一个或多个内容分别替换成预定项，以得到作为训练数据的输入序列；根据被替换的所述一个或多个内容生成作为所述训练数据的训练数据标识的输出序列，其中所述输出序列为被替换的所述一个或多个内容的时间序列；使用多个所述训练数据以及相应的所述训练数据标识对神经网络进行训练，以得到用于内容推荐的推荐模型。
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