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龙图腾网获悉重庆市信息通信咨询设计院有限公司申请的专利个性化推荐全局模型训练方法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：CN120235213B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510724337.5，技术领域涉及：G06N3/092；该发明授权个性化推荐全局模型训练方法是由张晓琴设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本个性化推荐全局模型训练方法在说明书摘要公布了：本公开涉及一种个性化推荐全局模型训练方法，属于人工智能技术领域。该方法包括：初始化个性化权重、个性化正则化参数；确定个性化推荐评分；确定当前训练批次的总损失；计算总损失关于个性化学生模型中可训练参数的梯度；更新个性化学生模型的可训练参数；调整个性化权重、个性化正则化参数、奖励函数权重；基于奖励函数权重，更新强化学习奖励函数值；基于确定的最优策略参数，最大化奖励；对各个奖励进行聚合，并更新全局权重、全局正则化参数。经过基于强化学习与联邦知识蒸馏的模型训练方法训练得到的模型推荐精度更高，且训练全局模型时通信开销较低，另，通过本方法训练全局模型，能避免隐私泄露。

本发明授权个性化推荐全局模型训练方法在权利要求书中公布了：1.一种个性化推荐全局模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 初始化全局物品嵌入、全局教师模型、全局权重、全局正则化参数，其中，对全局物品嵌入进行稀疏化处理，得到稀疏化的全局物品嵌入； 通过全局教师模型计算得到预测值、软标签； 将稀疏化的全局物品嵌入、软标签、全局权重、全局正则化参数发送至客户端，其中，在客户端执行的步骤包括：用全局权重、全局正则化参数分别赋值给个性化权重、个性化正则化参数；根据用户嵌入、本地物品嵌入、稀疏化的全局物品嵌入，确定个性化推荐评分；根据个性化推荐评分、用户真实评分、软标签、强化学习奖励函数值、本地超参数，确定当前训练批次的总损失；计算总损失关于个性化学生模型中可训练参数的梯度；利用选定的优化算法和梯度，更新个性化学生模型的可训练参数；利用设定的强化学习智能体调整个性化权重、个性化正则化参数、奖励函数权重、、；基于奖励函数权重、、，更新强化学习奖励函数值；基于确定的最优策略参数，最大化； 对各个客户端上传的进行聚合，并更新全局权重、全局正则化参数。

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