公开(公告)号：CN116882444A

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202310678807.X

申请日：2023-06-08

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 濮于淳 ,  刘畅 ,  许涛

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q30/0601 ,  G06Q30/0202

Abstract: 本说明书实施例提供一种决策模型、决策模型的训练方法、决策方法、决策模型的训练装置、决策装置、计算机可读存储介质、电子设备以及计算机程序产品，上述决策模型包括：特征嵌入层，该特征嵌入层包括隐藏层或该特征嵌入层中权值共享，用于对输入特征进行嵌入处理并输出嵌入特征；任务处理模块，该任务处理模块用于接收上述嵌入特征，并对上述嵌入特征执行与任务相关的特征处理并输出任务关联特征；与上述任务处理模块连接的信息迁移模块，用于根据任务关联特征确定当前任务的组合特征；与上述信息迁移模块连接的分类层，用于根据当前任务的组合特征确定关于当前任务的分类结果。

公开(公告)号：CN116522996A

公开(公告)日：2023-08-01

申请号：CN202310385125.X

申请日：2023-04-03

Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司

Inventor： 王伟 ,  许涛 ,  刘畅 ,  杜涛

IPC: G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请的实施例公开了一种推荐模型的训练方法、推荐方法以及相关装置，通过将标记有真实结果的用户行为序列样本输入推荐模型得到总体价值向量。然后根据定价价值向量校准该总体价值向量，得到校准价值向量。然后再将该校准后的价值向量和之前的用户的各种行为特征再送入上述推荐模型，得到预测结果，校准后的价值向量可以帮助推荐模型得到更准确的预测结果，基于上述的行为特征、预测结果以及真实结果，确定损失函数；基于该损失函数对上述推荐模型进行参数更新，直至损失函数收敛。