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申请/专利权人：北京车智慧信息技术有限公司
摘要：本发明属于模型训练技术领域，且公开了一种基于对比学习框架的多目标排序方法，包括以下步骤：步骤一：样本生成从汽车网站的选车落地页日志表中获取用户的曝光、点击、转化信息，根据用户id和日志唯一标识关联用户曝光、点击、转化信息形成点击、转化的多目标样本；步骤二：数据集生成根据样本表中的用户id、车型id、品牌id和落地页模板id等信息。本专利使用多目标联合训练方式，使用落地页外展点击与落地页转化两个目标进行训练，外展点击数据量远多于转化数据，这两个目标联合训练，解决了单目标针对转化事件数据稀疏的问题，同时点击、转化一起联合训练，更符合实际业务场景用户的转化漏斗，有利于模型对场景的刻画和业务表达。
主权项：1.一种基于对比学习框架的多目标排序方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：样本生成从汽车网站的选车落地页日志表中获取用户的曝光、点击、转化信息，根据用户id和日志唯一标识关联用户曝光、点击、转化信息形成点击、转化的多目标样本；步骤二：数据集生成根据样本表中的用户id、车型id、品牌id和落地页模板id等信息，从用户画像车型车系属性浏览点击搜索落地页属性表等获取用户各项加密后的属性信息、车型车系的属性信息、用户加密过的行为序列信息以及待优选的模板属性信息等，构成具有各类特征的样本数据集表；步骤三：多目标模型搭建构建点击、转化多目标模型，考虑底层专家网络和上层融合网络形成多目标模型；步骤四：数据增强在每个batch内选择种子特征，利用种子特征通过相似度计算划分统一样本的不同特征为与种子特征相似与不相似的两组特征，使用dropout、nn网络对两组不同特征进行变换和嵌入式表达；步骤五：对比学习Loss嵌入引入InfoNceloss，将相同样本的不同嵌入表达和不同样本的嵌入表达进行计算，使相同样本的不同嵌入表达更接近，不同样本的嵌入表达更远离。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京车智慧信息技术有限公司 一种基于对比学习框架的多目标排序方法
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