机器学的方法和设备

摘要

本发明实施例提供一种机器学的方法和设备，该方法包括：获取搜索引擎中的第一用户日志记录数据，与推荐系统中的用户评分记录数据和第二用户日志记录数据，第一用户日志记录数据包括用户的信息、用户所给出的查询和查询所对应的物品的信息，用户评分记录数据包括用户的信息、用户所感兴趣的物品的信息和用户对感兴趣的物品的评分，第二用户日志记录数据包括用户的信息和用户所感兴趣的物品的信息；将第一用户日志记录数据、用户评分记录数据和第二用户日志记录数据融合进行机器学，得到训练结果，训练结果包括计算搜索匹配度和推荐偏好度所需模型。本发明实施例能够结合搜索引擎和推荐系统的用户数据进行机器学，提高数据利用率。

主权项

一种机器学习的方法，其特征在于，包括：获取搜索引擎中的第一用户日志记录数据，与推荐系统中的用户评分记录数据和第二用户日志记录数据，所述第一用户日志记录数据包括用户的信息、用户所给出的查询和查询所对应的物品的信息，所述用户评分记录数据包括用户的信息、用户所感兴趣的物品的信息和用户对感兴趣的物品的评分，所述第二用户日志记录数据包括用户的信息和用户所感兴趣的物品的信息；将所述第一用户日志记录数据、所述用户评分记录数据和所述第二用户日志记录数据融合，进行机器学习，得到训练结果，所述训练结果包括用于计算搜索匹配度和推荐偏好度所需的用户模型、物品模型和查询模型。