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申请/专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司

摘要：本公开示出了一种模型训练方法、作品推送方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取样本集合，根据样本集合中样本账户的特征信息和质量参数标注对待训练模型进行训练，得到目标质量评估模型。由于样本账户的质量参数标注是由目标账户对样本账户的作品进行标注确定的，因此采用这样的样本集合训练得到的目标质量评估模型可以用于筛选平台内账户，将目标质量参数值较高账户即优质账户的作品推送至与目标账户具有相同预设属性信息的账户。与现有技术相比，本方案能够高效准确地筛选出优质账户。

主权项：1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取样本集合，所述样本集合包括多个样本账户的特征信息以及各所述样本账户的质量参数标注，所述样本账户的特征信息包括所述样本账户的账户画像信息和或所述样本账户的作品属性信息，所述样本账户的质量参数标注是根据目标账户对所述样本账户的作品进行标注的结果获得的，所述目标账户的账户画像信息包括预设属性信息；将各所述样本账户的特征信息输入待训练模型，根据输入的特征信息对应的样本账户的质量参数标注对所述待训练模型进行训练，得到目标质量评估模型；其中，所述多个样本账户包括多个训练样本账户和多个测试样本账户，所述将各所述样本账户的特征信息输入待训练模型，根据输入的特征信息对应的样本账户的质量参数标注对所述待训练模型进行训练，得到目标质量评估模型的步骤，包括：所述待训练模型包括第一待训练模型；将各所述训练样本账户的特征信息输入所述第一待训练模型，根据输入的特征信息对应的训练样本账户的质量参数标注对所述第一待训练模型进行训练，得到第一质量评估模型；将各所述样本账户的特征信息输入所述第一质量评估模型，得到各所述样本账户的第一质量参数值；根据各所述样本账户的第一质量参数值和质量参数标注，对所述第一待训练模型的超参数进行调整，得到第二待训练模型；将各所述训练样本账户的特征信息输入所述第二待训练模型，根据输入的特征信息对应的训练样本账户的质量参数标注对所述第二待训练模型进行训练，得到第二质量评估模型；将各所述测试样本账户的特征信息输入所述第二质量评估模型，得到各所述测试样本账户的第二质量参数值；根据各所述测试样本账户的第一质量参数值、第二质量参数值以及质量参数标注，确定所述目标质量评估模型为第一质量评估模型或第二质量评估模型。

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百度查询： 北京达佳互联信息技术有限公司 模型训练方法、作品推送方法、装置、电子设备及存储介质