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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京百度網(wǎng)訊科技有限公司申請的專利排序模型的確定方法、裝置、設(shè)備以及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114925108B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210642649.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/2457；該發(fā)明授權(quán)排序模型的確定方法、裝置、設(shè)備以及存儲介質(zhì)是由胡良田;邰利龍;吳學(xué)超設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-06-08向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本排序模型的確定方法、裝置、設(shè)備以及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本公開提供了一種排序模型的確定方法、裝置、設(shè)備以及存儲介質(zhì)。涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、智能搜索、智能推薦等領(lǐng)域。具體實現(xiàn)方案為：獲取目標(biāo)產(chǎn)品的樣本集和特征集；從模型庫中為目標(biāo)產(chǎn)品確定出候選排序模型；基于特征集為目標(biāo)產(chǎn)品確定目標(biāo)特征集，目標(biāo)特征集是模型調(diào)參所使用的特征的集合；基于樣本集和目標(biāo)特征集，調(diào)整候選排序模型的參數(shù)，得到目標(biāo)產(chǎn)品的目標(biāo)排序模型，該目標(biāo)排序模型用于預(yù)測目標(biāo)產(chǎn)品的資源的點擊率。根據(jù)本公開的技術(shù)方案，能為每個產(chǎn)品提供與其相適應(yīng)的目標(biāo)排序模型，進(jìn)而提高每個產(chǎn)品的推薦性能。

本發(fā)明授權(quán)排序模型的確定方法、裝置、設(shè)備以及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種排序模型的確定方法，包括： 獲取目標(biāo)產(chǎn)品的樣本集和特征集； 從模型庫中為所述目標(biāo)產(chǎn)品確定出候選排序模型； 基于所述特征集為所述目標(biāo)產(chǎn)品確定目標(biāo)特征集；所述目標(biāo)特征集是與所述目標(biāo)產(chǎn)品的特征相關(guān)的特征集；其中，所述目標(biāo)產(chǎn)品的特征包括資源類型特征或受眾群體特征； 基于所述樣本集和所述目標(biāo)特征集，調(diào)整所述候選排序模型的參數(shù)，得到所述目標(biāo)產(chǎn)品的目標(biāo)排序模型，所述目標(biāo)排序模型用于預(yù)測所述目標(biāo)產(chǎn)品的資源的點擊率； 所述方法還包括： 基于所述候選排序模型的屬性，確定所述候選排序模型的待調(diào)整的超參數(shù)；其中，所述基于所述候選排序模型的屬性，確定所述候選排序模型的待調(diào)整的超參數(shù)，包括：基于所述候選排序模型包括的超參數(shù)的種類數(shù)，以及超參數(shù)的影響因子，確定所述候選排序模型的所述待調(diào)整的超參數(shù)； 基于所述樣本集和所述目標(biāo)特征集，調(diào)整所述候選排序模型的所述待調(diào)整的超參數(shù)。

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