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龙图腾网获悉中国联合网络通信集团有限公司申请的专利评分预测模型训练方法、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：CN114926227B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202210673055.3，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权评分预测模型训练方法、装置、电子设备及存储介质是由林敏;陈祥;刘卉芳;廖娟;邹俊德;彭诗雅;江俊昊;杨沛;闫猛;叶海宁设计研发完成，并于2022-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本评分预测模型训练方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种评分预测模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，涉及机器学习领域。所述方法包括：根据用户的特征向量、对象的特征向量以及所述用户对所述对象的评分，建立二部图；基于所述二部图，获得训练数据，所述训练数据包括所述二部图中存在连边的第一用户节点和第一对象节点的一跳子图以及所述一跳子图对应的连边的权重；根据所述训练数据进行模型训练，得到经过训练的所述评分预测模型。以上方案，通过用户和对象的特征向量建立二部图来训练评分预测模型，可以得到相对稳定的评分预测模型，避免评分预测模型的重新训练，提高评分预测效率。

本发明授权评分预测模型训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种评分预测模型训练方法，其特征在于，包括： 根据用户的特征向量、对象的特征向量以及所述用户对所述对象的评分，建立二部图，其中所述二部图中的节点包括所述用户对应的用户节点和所述对象对应的对象节点，用户节点和对象节点之间的连边表征所述用户节点代表的用户和所述对象节点代表的对象之间存在订购关系，所述连边的权重表征所述用户对所述对象的评分； 基于所述二部图，获得训练数据，所述训练数据包括所述二部图中存在连边的第一用户节点和第一对象节点的一跳子图以及所述一跳子图对应的连边的权重；其中，所述一跳子图为从所述二部图中提取的，与第一用户节点和第一对象节点一跳相邻的子集； 根据所述训练数据进行模型训练，得到经过训练的所述评分预测模型，所述评分预测模型用于根据不存在订购关系的第二用户和第二对象对应的一跳子图，输出所述第二用户对所述第二对象的评分，其中，所述评分预测模型包括关系图卷积网络、聚合层与多层神经网络；所述关系图卷积网络用于针对所述第二用户对应的用户节点，按照预设的不同跳数，沿连边遍历并累加当前到达的节点的特征向量，直至到达所述第二对象对应的对象节点，得到不同跳数下的累加特征向量；所述累加特征向量包括用户特征向量和对象特征向量；所述聚合层用于对所述不同跳数下的用户特征向量和对象特征向量进行聚合处理，得到所述一跳子图的表征向量；所述多层神经网络用于根据所述一跳子图的表征向量，输出对应的评分； 根据所述用户的订购记录，提取所述用户在每个对象下的订购累计时长、首次订购的起始时刻以及最后一次订购的结束时刻； 根据订购累计时长、首次订购的起始时刻以及最后一次订购的结束时刻，得到所述用户对所述对象的评分，所述评分反映所述用户连续订购所述对象的连续程度。

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