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龙图腾网获悉北京爱奇艺科技有限公司申请的专利一种模型训练和推荐方法、装置、电子设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115080789B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210686951.3，技术领域涉及：G06F16/732；该发明授权一种模型训练和推荐方法、装置、电子设备及存储介质是由唐靖设计研发完成，并于2022-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练和推荐方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种模型训练和推荐方法、装置、电子设备及存储介质。具体实现方案为：获取第一业务场景的第一特征数据和第二业务场景的第二特征数据，第一业务场景和第二业务场景的业务目标一致；针对第一特征数据和第二特征数据进行拼接，得到拼接数据，基于拼接数据训练第一业务场景对应的第一模型塔，和或，基于拼接数据训练第二业务场景对应的第二模型塔；第一模型塔用于对第一待推荐内容进行排序并依据排序结果进行推荐，第二模型塔用于对第二待推荐内容进行排序并依据排序结果进行推荐。本发明实施例中，将不同业务场景对应的特征数据进行拼接，丰富了模型训练的特征，能够提升模型训练的效果，提升模型的排序效果以及推荐的准确性。

本发明授权一种模型训练和推荐方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取第一业务场景的第一特征数据和第二业务场景的第二特征数据，其中，所述第一业务场景和所述第二业务场景的业务目标一致；所述第一业务场景为意图识别场景；所述第二业务场景为片库推荐场景，所述意图识别场景和所述片库推荐场景是相互独立的；所述获取第一业务场景的第一特征数据和第二业务场景的第二特征数据，包括：获取所述意图识别场景下的查询数据以及所述查询数据对应的推荐数据；获取所述片库推荐场景下的用户行为数据；针对所述第一特征数据和所述第二特征数据进行拼接，得到拼接数据；基于所述拼接数据训练所述第一业务场景对应的第一模型塔，和或，基于所述拼接数据训练所述第二业务场景对应的第二模型塔；所述第一模型塔用于对第一待推荐内容进行排序并依据排序结果进行推荐，所述第二模型塔用于对第二待推荐内容进行排序并依据排序结果进行推荐，其中，所述基于所述拼接数据训练所述第一业务场景对应的第一模型塔，包括：基于所述拼接数据训练所述意图识别场景对应的意图塔，所述意图识别场景对应的意图塔为所述第一模型塔；所述基于所述拼接数据训练所述第二业务场景对应的第二模型塔，包括：基于所述拼接数据训练所述片库推荐场景对应的片库塔，所述片库推荐场景对应的片库塔为所述第二模型塔；所述针对所述第一特征数据和所述第二特征数据进行拼接，得到拼接数据，包括：将所述查询数据和所述推荐数据分别进行嵌入表示，并将嵌入表示后的查询数据和嵌入表示后的推荐数据相乘进行特征交叉，得到交叉特征；将所述用户行为数据进行嵌入表示，得到嵌入表示后的用户行为数据；将所述嵌入表示后的用户行为数据、嵌入表示后的查询数据以及所述交叉特征进行拼接，得到所述拼接数据；其中，所述意图塔包括第一特征输入层、第一卷积层和第一输出层；所述片库塔包括第二特征数据层、第二卷积层和第二输出层，其中，所述第一特征输入层和第二特征数据层分别与所述第一卷积层连接。

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