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摘要：本申请实施例公开了推荐模型的训练方法、音频推荐方法及相关产品，该训练方法包括：每组样本音频组中的多个正样本音频，至少一次被共同标记成不同用户账号的历史偏好音频；使用每组样本音频组中多个正样本音频之间的标签交集度，对应调整初始推荐模型的每组原损失函数值，得到各组新损失函数值；根据各组新损失函数值更新初始推荐模型的模型参数，以得到目标推荐模型。其中，引入多个正样本音频的音频标签，对原损失函数值进行调整，有助于本模型学习到音频本身的具体信息，从而引导本模型更深度、更全面地学习到用户对音频的偏好，摆脱现有模型完全依靠用户行为去探究音频关联性的局限性，能将新歌推荐给合适的用户，提升用户满意度。
主权项：1.一种推荐模型的训练方法，其特征在于，包括：获得多组样本音频组；其中，每组所述样本音频组包含多个正样本音频，所述多个正样本音频至少一次被共同标记成不同用户账号的历史偏好音频；将每组所述样本音频组中的各样本音频输入初始推荐模型，以得到每组所述样本音频组中各样本音频的音频特征；基于每组所述样本音频组中各样本音频的音频特征，确定所述初始推荐模型针对每组所述样本音频组得到的原损失函数值；使用每组所述样本音频组中所述多个正样本音频之间的标签交集度，对应调整每组所述样本音频组的所述原损失函数值，得到各组新损失函数值；所述标签交集度越高，表示所述多个正样本音频之间的共有音频标签和或所述共有音频标签所属的标签类型越多；根据所述各组新损失函数值更新所述初始推荐模型的模型参数，以得到目标推荐模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 腾讯音乐娱乐科技(深圳)有限公司 推荐模型的训练方法、音频推荐方法及相关产品
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