模型训练方法、商品推荐方法及相关设备

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模型训练方法、商品推荐方法及相关设备
申请号:CN202510218334
申请日期:2025-02-25
公开号:CN120070004A
公开日期:2025-05-30
类型:发明专利
摘要
本申请涉及智能决策和智慧医疗技术领域,提供一种模型训练方法、商品推荐方法及相关设备,其中模型训练方法包括:获取多个第一组合特征向量并输入至预设的特征分析网络,以对各第一组合特征向量中的问询特征数据进行筛选,得到各第一组合特征向量对应的第二组合特征向量;将多个第二组合特征向量输入至预设的支付预测网络进行预测处理,得到多个第二组合特征向量各自对应的支付概率;根据多个第二组合特征向量各自对应的支付概率和支付结果,更新支付预测网络的参数,直至支付预测网络收敛。通过该模型训练能够提升支付预测网络的模型性能,从而提高商品支付的预测准确度,进而提高推荐商品与用户需求的匹配度。
技术关键词
组合特征向量 模型训练方法 商品推荐方法 网络 数据处理装置 智慧医疗技术 参数更新模块 计算机设备 正确率 错误率 可读存储介质 数据获取模块 数据处理模块 处理器 存储器 决策