基于用户表现公平性训练推荐模型的方法及装置

专利申请号：CN202310751881.X

公 开 号：CN116485505A

发 明 人：郑小林 陈超超 韩钟萱 

代 理 人：北京智信禾专利代理有限公司赵杰

代理机构：北京智信禾专利代理有限公司

专利类型：发明专利

申 请 日：20230725

公 开 日：20230625

专利主分类号：G06Q30/0601

关 键 词：目标用户 关联用户 损失函数 公平性 差异信息 关联行为 目标行为 用户表现 数据生成 停止条件 差异性 构建 

摘      要：本说明书提供基于用户表现公平性训练推荐模型的方法及装置，其中基于用户表现公平性训练推荐模型的方法包括：确定目标用户，以及与目标用户相似的关联用户；基于目标用户的目标行为数据和关联用户的关联行为数据生成差异信息，并基于差异信息构建第一损失函数；利用目标用户对应的推荐模型对目标行为数据和关联行为数据进行处理，根据处理结果和第一损失函数计算第一损失值，以及根据处理结果和推荐模型对应的第二损失函数计算第二损失值；根据第一损失值和第二损失值对推荐模型进行调参，直至获得满足训练停止条件的目标推荐模型。对推荐模型进行训练时，考虑目标用户和关联用户之间的差异性，提高为用户进行推荐的公平性。