基于子空间投影神经网络的点击率预估方法和装置

摘要

本申请提出了一种基于子空间投影神经网络的点击率预估方法，涉及人工智能技术领域，其中，该方法包括：采集用户数据；对用户数据进行特征处理，得到用户特征，其中，特征处理包括归一化处理、离散化处理、未知值处理；将用户特征输入训练好的深度神经网络模型中，输出用户点击物品概率的预测结果，其中，深度神经网络模型由logloss损失函数进行训练生成；根据预测结果对物品候选集进行筛选，得到最终推荐结果。采用上述方案的本发明实现了端到端为用户提供个性化精确推荐。