基于混合专家网络的中转排序方法、系统、设备及介质

本申请涉及基于混合专家网络的中转排序方法、系统、设备及介质，涉及智能推荐系统技术领域，其方法包括：基于购票页面的训练数据与测试数据并构建混合专家网络模型，结合动态选择机制选择专家模块，将特征数据转换的特征向量通过专家模块计算输出最终预测概率，再对模型进行训练收敛获取M文件，并测试模型的有效性；通过加载M文件，对当前购票页面的线上中转方案的特征数据进行推理并输出最终预测概率，并根据分数从高到低排序线上中转方案，返回至购票页面进行展示。本申请能够进行多情况联合建模以充分考虑用户在不同情况的方案偏好，实现在降低建模难度与保证效果的同时，提高对购票页面中转方案的推理效率。