【技術實現步驟摘要】
本申請涉及互聯網，尤其涉及一種質量評估模型訓練方法、信息搜索方法和信息推薦方法、設備、存儲介質及程序產品。
技術介紹
1、在電商場景中，電商應用可以面向用戶提供商品搜索和排序服務。例如，基于圖像搜索商品的場景中，用戶在應用頁面上輸入圖像，電商應用獲取與該圖像相似的多個商品，通過質量評分模型對該多個商品進行質量評估，并將分數較高的部分商品展示在應用頁面上。用戶可以根據自身的需求或喜好，針對應用頁面上的一個或多個商品產生交互行為，例如，點擊、收藏或購買等。
2、目前，質量評分模型存在質量評分準確率低的問題，導致展示在應用頁面上商品不能滿足用戶的交互需求。
技術實現思路
1、本申請的多個方面提供一種質量評估模型訓練方法、信息搜索方法和信息推薦方法、設備、存儲介質及程序產品，用以提升質量評估模型的評估準確率。
2、本申請實施例提供一種質量評估模型訓練方法，包括：獲取至少兩個樣本頁面，至少兩個樣本頁面包括多個樣本信息對象；針對任一樣本頁面，從多個樣本信息對象中，識別屬于任一樣本頁面的頁面內樣本和不屬于任一樣本頁面的頁面外負樣本；基于頁面內樣本和頁面外負樣本構建雙重對比損失函數，雙重對比損失函數用于供初始質量評估模型學習用戶對信息對象交互的興趣程度以及預測用戶是否發生交互行為的分類邊界；根據雙重對比損失函數以及頁面內樣本和頁面外負樣本，對初始質量評估模型進行迭代訓練，以得到目標質量評估模型。
3、本申請實施例還提供一種信息搜索方法，該方法包括：響應于目標用戶
4、本申請實施例還提供一種信息推薦方法，包括：在設定事件被觸發的情況下，獲取多個候選信息對象；利用目標質量評分模型對多個候選信息對象進行質量評估，以得到多個候選信息對象各自的質量評分；根據多個候選信息對象各自的質量評分，從多個候選信息對象中選擇目標信息對象，并展示目標頁面上；其中，目標質量評分模型是基于質量評估模型訓練方法進行訓練得到的。
5、本申請實施例還提供一種電子設備，包括：存儲器和處理器；存儲器，用于存儲計算機程序；處理器，與存儲器耦合，用于執行計算機程序，以實現本申請實施例提供的質量評估模型訓練方法、信息搜索方法和信息推薦方法中的各步驟。
6、本申請實施例還提供一種存儲有計算機程序的計算機可讀存儲介質，當計算機程序被處理器執行時，致使處理器實現本申請實施例提供的質量評估模型訓練方法、信息搜索方法和信息推薦方法中的各步驟。
7、本申請實施例還提供一種計算機程序產品，包括計算機程序/指令，當計算機程序/指令被處理器執行時，致使處理器實現本申請實施例提供的質量評估模型訓練方法、信息搜索方法和信息推薦方法中的各步驟。
8、在本申請實施例中，針對模型訓練的過程，從頁面維度進行樣本選擇，確定頁面內樣本和頁面外負樣本；并構建與樣本適配的雙重對比損失函數；通過雙重對比損失函數，利用頁面內樣本和頁面外負樣本進行模型訓練，可以提高模型精度，提升模型質量評估的準確率。進一步，對于頁面內樣本和頁面外負樣本設計重要性分布函數，動態學習不同負樣本在優化中的重要性，挖掘“難負樣本”，更靈活高效的輔助模型優化。
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1.一種質量評估模型訓練方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，針對任一樣本頁面，從所述多個樣本信息對象中，識別屬于所述任一樣本頁面的頁面內樣本和不屬于任一樣本頁面的頁面外負樣本，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，根據所述多個樣本信息對象對應的頁面標識信息和行為標簽信息，從所述多個樣本信息對象中識別屬于所述任一樣本頁面的頁面內樣本和不屬于所述任一樣本頁面的頁面外負樣本，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述頁面內樣本和所述頁面外負樣本構建雙重對比損失函數，包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述雙重對比損失函數以及所述頁面內樣本和所述頁面外負樣本，對所述初始質量評估模型進行模型訓練，以得到目標質量評估模型，包括：
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述任一樣本頁面還包括樣本用戶信息和樣本檢索信息；
7.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述頁面內的質量評分包括：與所述頁面內樣本包括的頁面內正樣本適配的第一質量評分集合
8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，根據所述第一質量評分集合中的所述任一頁面內正樣本對應的第一質量評分、第二質量評分集合以及第三質量評分集合，所述任一頁面內正樣本的子雙重對比損失值，包括：
9.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述雙重對比損失函數以及所述頁面內樣本和所述頁面外負樣本，對所述初始質量評估模型進行迭代訓練，以得到目標質量評估模型，包括：
10.根據權利要求9所述的方法，其特征在于，以所述雙重對比損失函數和所述二分類損失函數為優化目標，至少利用所述頁面內樣本和所述頁面外負樣本對初始質量評估模型進行模型訓練，以得到目標質量評估模型，包括：
11.一種信息搜索方法，其特征在于，包括：
12.一種信息推薦方法，其特征在于，包括：
13.一種電子設備，其特征在于，包括：存儲器和處理器；所述存儲器，用于存儲計算機程序；所述處理器，與所述存儲器耦合，用于執行所述計算機程序，以實現權利要求1-10、權利要求11以及權利要求12中任一項所述方法中的步驟。
14.一種存儲有計算機程序的計算機可讀存儲介質，其特征在于，當所述計算機程序被處理器執行時，致使所述處理器實現權利要求1-10、權利要求11以及權利要求12中任一項所述方法中的步驟。
15.一種計算機程序產品，包括計算機程序/指令，其特征在于，當所述計算機程序/指令被處理器執行時，致使所述處理器實現權利要求1-10、權利要求11以及權利要求12中的任一項所述方法中的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種質量評估模型訓練方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，針對任一樣本頁面，從所述多個樣本信息對象中，識別屬于所述任一樣本頁面的頁面內樣本和不屬于任一樣本頁面的頁面外負樣本，包括：
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，根據所述多個樣本信息對象對應的頁面標識信息和行為標簽信息，從所述多個樣本信息對象中識別屬于所述任一樣本頁面的頁面內樣本和不屬于所述任一樣本頁面的頁面外負樣本，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述頁面內樣本和所述頁面外負樣本構建雙重對比損失函數，包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述雙重對比損失函數以及所述頁面內樣本和所述頁面外負樣本，對所述初始質量評估模型進行模型訓練，以得到目標質量評估模型，包括：
6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述任一樣本頁面還包括樣本用戶信息和樣本檢索信息；
7.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述頁面內的質量評分包括：與所述頁面內樣本包括的頁面內正樣本適配的第一質量評分集合和與所述頁面內樣本包括的頁面內負樣本適配的第二質量評分集合；所述頁面外的質量評分包括與所述任一樣本頁面的頁面外負樣本適配的第三質量評分集合；
8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，根據所述第一質量評分集合中的所述任一頁面內正樣本對應...
【專利技術屬性】
技術研發人員：陳旭，肖帥，成子達，蘭金松，
申請(專利權)人：浙江天貓技術有限公司，
類型：發明
國別省市：
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