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龙图腾网恭喜北京达佳互联信息技术有限公司;清华大学申请的专利对象推荐模型的训练方法、对象推荐方法及装置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：CN117009653B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202310822409.0，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权对象推荐模型的训练方法、对象推荐方法及装置是由王朝坤;徐劲草;吴呈;郑凯设计研发完成，并于2023-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本对象推荐模型的训练方法、对象推荐方法及装置在说明书摘要公布了：本公开关于一种对象推荐模型的训练方法、对象推荐方法及装置，该对象推荐模型的训练方法包括将基于多种交互关系构建的初始图数据，输入待训练的对象推荐模型进行对象推荐预测，获取预测推荐指标数据和每个节点在每种交互操作下的第一节点特征信息；基于第一节点特征信息，生成表征操作间的节点特征信息差异的第一对比损失；基于不同扰动对应的每个节点在目标交互操作下的节点特征信息，生成表征不同扰动下的操作内节点特征信息间差异的第二对比损失；基于第一对比损失、第二对比损失、预测推荐指标数据和预设推荐指标数据，对待训练的对象推荐模型进行训练，得到训练好的对象推荐模型。利用本公开实施例可以实现提升推荐精准性和效果。

本发明授权对象推荐模型的训练方法、对象推荐方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种对象推荐模型的训练方法，其特征在于，包括：获取初始图数据，所述初始图数据是基于多种交互关系构建的，所述多种交互关系表征多个样本账号对多个样本交互对象执行的多种交互操作；所述初始图数据包括多个节点；所述多个节点包括所述多个样本账号对应的样本账号节点和所述多个样本交互对象对应的样本对象节点；所述多个样本账号为对象推荐平台内的多个用户账号；所述多个样本交互对象为所述对象推荐平台内推荐的多媒体内容；将所述初始图数据输入待训练的对象推荐模型进行对象推荐预测，获取每个样本账号对应的预测推荐指标数据和所述多个节点中每个节点在每种交互操作下的第一节点特征信息；获取所述每个节点在目标交互操作下的第二节点特征信息和所述每个节点在所述目标交互操作下的第三节点特征信息，所述第二节点特征信息是基于所述初始图数据中目标子图数据对应的第一扰动图数据得到的，所述第三节点特征信息是基于所述目标子图数据对应的第二扰动图数据得到的；所述目标子图数据为所述多种交互操作中所述目标交互操作对应的子图数据；基于所述第一节点特征信息，生成所述每个节点对应的第一对比损失；所述第一对比损失表征所述每个节点在所述目标交互操作下的节点特征信息与所述每个节点在每一其他交互操作下的节点特征信息间的差异；所述每一其他交互操作为所述多种交互操作中除所述目标交互操作以外的每一交互操作；基于所述第二节点特征信息和所述第三节点特征信息，生成所述每个节点对应的第二对比损失；所述第二对比损失表征不同扰动下的所述每个节点在所述目标交互操作下的节点特征信息间的差异；基于所述第一对比损失、所述第二对比损失、所述预测推荐指标数据和所述每个样本账号对应的预设推荐指标数据，对所述待训练的对象推荐模型进行训练，得到训练好的对象推荐模型。

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