推荐模型的训练方法、推荐对象的方法、设备和存储介质

本申请公开了一种推荐模型的训练方法、推荐对象的方法、设备和存储介质，属于计算机技术领域。在该方法中，获取样本数据、以及获取该样本数据在延迟的第0天至延迟的第N天中每天的转化标签，通过该N+1个塔分别对该样本数据进行处理，确定出在延迟的第0天至延迟的第N天中每天的预测转化率，基于在延迟的第0天至延迟的第N天中每天的预测转化率、在延迟的第0天至延迟的第N天中每天的转化标签，确定训练损失值，基于该训练损失值对该推荐模型进行参数优化，直至达到收敛条件，得到训练好的目标推荐模型。本申请通过对N天内的样本数据进行回补，减少延迟转化带来的偏差，以提升推荐模型的推荐准确性。