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摘要：本申请公开了一种基于预估模型的预估方法、推荐方法、训练方法、电子设备及计算机可读存储介质，预估模型包括嵌入层和低秩网络层，低秩网络层的低秩网络包括第一低秩子网络和第二低秩子网络，预估方法包括：将待预估信息输入嵌入层，得到m维的待预估向量；将待预估向量输入第一低秩子网络，得到维度降低为r维的维度降低向量，r小于m，第一低秩子网络的秩不大于r；将维度降低向量输入第二低秩子网络，得到维度升高为n维的输出向量，n为预设的输出维度值，n大于r，第二低秩子网络的秩不大于r；根据输出向量得到预估结果。通过本申请提供的方案进行预估能够通过预估模型对样本量少的场景的信息均进行比较准确的预估，提高预估准确性。
主权项：1.一种基于预估模型的预估方法，其特征在于，所述预估模型包括嵌入层和低秩网络层，所述低秩网络层包括低秩网络，所述低秩网络包括依次设置的第一低秩子网络和第二低秩子网络，所述方法包括：获取待预估信息；将所述待预估信息输入所述预估模型的嵌入层，得到所述待预估信息对应的m维的待预估向量，其中，m为预设的输入维度值；将所述待预估向量输入所述第一低秩子网络，以使所述第一低秩子网络将输入的向量的维度降低为r维的维度降低向量，r小于m，所述第一低秩子网络的秩不大于r；将所述维度降低向量输入所述第二低秩子网络，以使所述第二低秩子网络将输入的向量的维度升高为n维的输出向量，n为预设的输出维度值，n大于r，所述第二低秩子网络的秩不大于r；根据所述输出向量对所述待预估信息进行预估，得到预估结果。
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百度查询： 杭州阿里巴巴海外互联网产业有限公司 基于预估模型的预估方法、推荐方法及模型的训练方法
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