资源推荐模型训练方法、资源信息推荐方法和装置与流程

技术特征：
1.一种资源推荐模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：基于预设权重信息，对多个样本对象资源信息进行加权处理后，输入到第一待训练模型中进行推荐识别处理，确定第一推荐指标信息，所述样本对象资源信息为基于样本对象的对象信息和所述样本对象对应的样本多媒体资源的资源信息确定的；基于所述第一推荐指标信息，对所述预设权重信息进行更新，得到多个所述样本对象资源信息各自对应的更新权重信息，所述更新权重信息用于表征多个所述样本对象资源信息分别对所述第一推荐指标信息的重要程度；基于所述更新权重信息，从多个所述样本对象资源信息中确定目标对象资源信息；基于所述目标对象资源信息，对第二待训练模型进行训练，得到资源推荐模型，所述第二待训练模型为对已训练的第一待训练模型中的网络结构进行调整得到的。2.根据权利要求1所述的资源推荐模型训练方法，其特征在于，所述基于所述第一推荐指标信息，对所述预设权重信息进行更新，得到多个所述样本对象资源信息各自对应的更新权重信息包括：基于所述第一推荐指标信息和所述样本多媒体资源对应的预设推荐标注信息，确定第一损失信息；基于所述第一损失信息，对所述预设权重信息进行更新，得到所述更新权重信息。3.根据权利要求2所述的资源推荐模型训练方法，其特征在于，所述基于所述第一损失信息，对所述预设权重信息进行更新，得到所述更新权重信息包括：基于所述第一损失信息，对所述第一待训练模型中的模型参数进行更新，得到初始特征筛选模型；基于所述初始特征筛选模型，确定所述预设权重信息对应的权重更新参数；基于所述权重更新参数，对所述预设权重信息进行更新，得到所述更新权重信息。4.根据权利要求2或3任一项所述的资源推荐模型训练方法，其特征在于，所述第一推荐指标信息包括多种推荐指标信息，所述基于所述第一推荐指标信息和所述样本多媒体资源对应的预设推荐标注信息，确定第一损失信息包括：确定每种所述推荐指标信息与所述预设推荐标注信息间的推荐损失信息；基于每个所述推荐损失信息，得到所述第一损失信息。5.一种资源信息推荐方法，其特征在于，所述方法包括：从目标对象对应的对象资源信息中获取多个目标对象资源信息，多个所述目标对象资源信息为更新权重信息满足预设条件的对象资源信息，所述更新权重信息表征所述对象资源信息对推荐指标信息的重要程度，所述对象资源信息为基于所述目标对象的对象信息和待推荐多媒体资源的资源信息确定的；将所述目标对象资源信息输入到如权利要求1-4任意一项所述的资源推荐模型中进行推荐识别处理，确定所述待推荐多媒体资源对应的推荐指标信息；基于所述推荐指标信息，从所述待推荐多媒体资源中确定目标推荐资源；向所述目标对象推荐所述目标推荐资源。6.一种资源推荐模型训练装置，其特征在于，所述装置包括：第一推荐识别模块，被配置为执行基于预设权重信息，对多个样本对象资源信息进行加权处理后，输入到第一待训练模型中进行推荐识别处理，确定第一推荐指标信息，所述样
本对象资源信息为基于样本对象的对象信息和所述样本对象对应的样本多媒体资源的资源信息确定的；权重更新模块，被配置为执行基于所述第一推荐指标信息，对所述预设权重信息进行更新，得到多个所述样本对象资源信息各自对应的更新权重信息，所述更新权重信息用于表征多个所述样本对象资源信息分别对所述第一推荐指标信息的重要程度；目标信息获取模块，被配置为执行基于所述更新权重信息，从多个所述样本对象资源信息中确定目标对象资源信息；资源推荐模型训练模块，被配置为执行基于所述目标对象资源信息，对第二待训练模型进行训练，得到资源推荐模型，所述第二待训练模型为对已训练的第一待训练模型中的网络结构进行调整得到的。7.一种资源信息推荐装置，其特征在于，所述装置包括：对象资源获取模块，被配置为执行从目标对象对应的对象资源信息中获取多个目标对象资源信息，多个所述目标对象资源信息为更新权重信息满足预设条件的对象资源信息，所述更新权重信息表征所述对象资源信息对推荐指标信息的重要程度，所述对象资源信息为基于所述目标对象的对象信息和待推荐多媒体资源的资源信息确定的；推荐识别模块，被配置为执行将所述目标对象资源信息输入到如权利要求1-4任意一项所述的资源推荐模型中进行推荐识别处理，确定所述待推荐多媒体资源对应的推荐指标信息；目标推荐资源确定模块，被配置为执行基于所述推荐指标信息，从所述待推荐多媒体资源中确定目标推荐资源；推荐模块，被配置为执行向所述目标对象推荐所述目标推荐资源。8.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现如权利要求1至4中任一项所述的资源推荐模型训练方法和权利要求5中任一项所述的资源信息推荐方法。9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备能够执行如权利要求1至4中任一项所述的资源推荐模型训练方法和权利要求5中任一项所述的资源信息推荐方法。10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的资源推荐模型训练方法和权利要求5中任一项所述的资源信息推荐方法。

技术总结
本公开关于资源推荐模型训练方法、资源信息推荐方法和装置，该方法包括：将多个加权后的样本对象资源信息输入到第一待训练模型中进行推荐识别处理，确定第一推荐指标信息。基于第一推荐指标信息，对预设权重信息进行更新，得到多个样本对象资源信息各自对应的更新权重信息，并基于更新权重信息，从多个样本对象资源信息中确定目标对象资源信息。基于目标对象资源信息，对第二待训练模型进行训练，得到资源推荐模型。该方法可以筛选得到对推荐指标信息更重要的目标对象资源信息，从而减少特征处理的计算量，增强训练过程中模型对目标对象资源信息的学习，提高了资源推荐的准确性。提高了资源推荐的准确性。提高了资源推荐的准确性。


技术研发人员：廖超 刘霁 杨森
受保护的技术使用者：北京达佳互联信息技术有限公司
技术研发日：2021.12.29
技术公布日：2022/5/25