http://www.chinalibs.net 2020/5/8
[作者] 王海璐,冯丽洋,李帆,曹雯潇
[单位] 掌阅科技股份有限公司
[摘要] 本发明公开了一种书籍推荐排序模型的训练方法、计算设备及存储介质,该方法包括:获取用户集合中的用户针对书籍集合中的书籍的交互行为数据;针对任一用户,确定第一书籍子集、第二书籍子集和各个第二书籍的交互时长标签;计算第一书籍子集的第一特征向量和各个第二书籍的第二特征向量;计算各个第二特征向量与第一特征向量之间的相似度;根据各个用户的各个第二特征向量与第一特征向量之间的相似度以及各个第二书籍的交互时长标签训练得到书籍推荐排序模型。该方案在模型训练过程中充分考虑了用户与书籍之间的交互时长,得到的书籍推荐排序模型能够准确地基于交互时长对书籍进行排序,有助于提高用户对推荐书籍的交互时长。
本发明公开了一种书籍推荐排序模型的训练方法、计算设备及存储介质,该方法包括:获取用户集合中的用户针对书籍集合中的书籍的交互行为数据;针对任一用户,确定第一书籍子集、第二书籍子集和各个第二书籍的交互时长标签;计算第一书籍子集的第一特征向量和各个第二书籍的第二特征向量;计算各个第二特征向量与第一特征向量之间的相似度;根据各个用户的各个第二特征向量与第一特征向量之间的相似度以及各个第二书籍的交互时长标签训练得到书籍推荐排序模型。该方案在模型训练过程中充分考虑了用户与书籍之间的交互时长,得到的书籍推荐排序模型能够准确地基于交互时长对书籍进行排序,有助于提高用户对推荐书籍的交互时长。
引用本文:
王海璐,冯丽洋,李帆,曹雯潇.书籍推荐排序模型的训练方法、计算设备及存储介质[DB/OL].[2025-06-19].http://www.chinalibs.net/ArticleInfo.aspx?id=480050.
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