公开(公告)号：CN109165380B

公开(公告)日：2022-07-01

申请号：CN201810837902.9

申请日：2018-07-26

Applicant: 咪咕数字传媒有限公司

Inventor： 刘伟伟 ,  史佳慧 ,  骆世顺 ,  黄萍萍 ,  斯凌

IPC: G06F40/30 ,  G06F40/289 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种神经网络模型训练方法，包括：获取由若干文本的语义主题特征向量构成的样本特征集，以及可作为文本标签的若干标签构成的标签集；基于所述样本特征集和所述标签集，按照下述方式训练神经网络模型：以所述样本特征集为第1层神经网络模型的输入，以所述标签集中第1个标签为第1层神经网络模型的输出，训练第1级神经网络模型；以第m‑1层的训练结果以及所述样本特征集为第m层神经网络模型的输入，以所述标签集中第m个标签为第m层神经网络模型的输出，训练第m级神经网络模型；其中，2≤m≤M，M为所述标签集包括的标签总数量。本发明还公开了一种神经网络模型训练装置、文本标签确定方法及装置。

公开(公告)号：CN113590948A

公开(公告)日：2021-11-02

申请号：CN202110855790.1

申请日：2021-07-28

Applicant: 咪咕数字传媒有限公司 ,  咪咕文化科技有限公司 ,  中国移动通信集团有限公司

Inventor： 吴志勇 ,  郭宇 ,  金懿伟 ,  骆世顺 ,  裴兴

IPC: G06F16/9535 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例涉及计算机处理技术领域，公开了一种信息推荐方法、装置、设备以及计算机存储介质，该方法包括：获取目标用户对应的用户属性数据、历史用户行为序列数据以及待推荐内容数据；根据所述待推荐内容数据和所述用户属性数据确定初始聚合特征向量；根据所述用户属性数据、历史用户行为序列数据以及所述待推荐内容数据确定兴趣隐特征向量；根据所述兴趣隐特征向量、所述初始聚合特征向量确定所述目标用户对应的目标推荐内容。通过上述方式，本发明实施例提高了信息推荐的准确度。