用于推荐系统的去偏评分预测模型训练方法、评价方法及装置.pdfVIP

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2024-01-13 发布于四川
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用于推荐系统的去偏评分预测模型训练方法、评价方法及装置.pdf

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本发明提供一种用于推荐系统的去偏评分预测模型训练方法、评价方法及装置，结合有偏样本和无偏样本，通过构建双层优化，在有偏样本和无偏样本中共同更新初始预测模型的参数，对抗未测量混杂因素的影响。在损失函数中引入倾向性模型预测用户主体对项目主体进行评价的概率，引入误差插补模型输出第二预测评分替换有偏样本中缺失的评分以计算预测误差，引入平衡权重模型以处理非随机观测和未测量混杂的影响。在模型数据更新时，交替更新初始预测模型、倾向性模型和平衡权重模型的参数，平衡对有偏样本缺失观测部分添加的权重，优化评分预测部

(19)国家知识产权局

(12)发明专利申请

(10)申请公布号CN117390254A

(43)申请公布日2024.01.12

(21)申请号202310403976.2G06Q10/0639(2023.01)