技术特征：
技术总结
本发明公开了一种信息推荐系统的训练方法及装置，解决了推荐系统在冷启动场景下无法训练排序模型，生成新的模型参数的问题，该方法包括：采用循环迭代方式，基于用户对推荐信息集中各个推荐信息的反馈行为，以及服务端发送的其他用户的第二点击标签，先对排序模型的推荐指标参数集进行第一次更新；然后，基于服务端反馈的表征多个用户更新后的推荐指标参数集的聚合参数集，对更新后的推荐指标参数集进行再次更新，直到再次更新后的推荐指标参数集收敛为止，并将最后一轮迭代中获得的推荐指标参数集，作为推荐信息集的目标推荐参数集输出。以本地更新与聚合更新相结合的方式，不断迭代训练推荐指标参数集，以提高计算推荐信息目标推荐值的准确性。
技术研发人员：黄安埠;刘洋;陈天健;杨强
受保护的技术使用者：深圳前海微众银行股份有限公司
技术研发日：2019.06.28
技术公布日：2019.09.27