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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利一种推荐模型确定方法和相关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：CN117251617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202210631595.5，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种推荐模型确定方法和相关装置是由陈昊设计研发完成，并于2022-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种推荐模型确定方法和相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种推荐模型确定方法和相关装置，确定包括第一类样本对象和第二类样本对象的训练样本对。在通过教师模型和学生模型对训练样本对进行向量提取时，针对第一类样本对象，教师模型提取完整的特征向量，而学生模型提取缺失第二维子向量的缺失特征向量，以此通过第一类样本对象模拟冷启动对象。故在调整学生模型的参数以得到推荐模型的过程中，通过与第一关联性预测结果的差异使学生模型学习到如何通过第一维子向量来表征第二维子向量所缺失的信息，通过与样本标签的差异使学生模型学习到如何不依据第二维子向量也能得到准确的预测结果。由此训练出的推荐模型可用于为缺失第二维子向量的第一类对象例如视频确定与第二类对象的关联关系。

本发明授权一种推荐模型确定方法和相关装置在权利要求书中公布了：1.一种推荐模型确定方法，其特征在于，所述方法包括： 确定训练样本对，所述训练样本对包括第一类样本对象和第二类样本对象，所述训练样本对的样本标签用于标识所述第一类样本对象针对所述第二类样本对象是否具有关联关系，所述第一类样本对象包括内容或用户账号，所述第二类样本对象包括内容或用户账号； 根据所述第一类样本对象，通过教师模型确定所述第一类样本对象的特征向量，以及通过学生模型确定所述第一类样本对象的缺失特征向量，其中，所述第一类样本对象的特征向量包括第一维子向量和第二维子向量，所述第一类样本对象的缺失特征向量包括所述第一维子向量，但缺失所述第二维子向量； 根据所述第一类样本对象的特征向量和所述第二类样本对象的特征向量，通过所述教师模型确定所述第一类样本对象针对所述第二类样本对象的第一关联性预测结果；以及根据所述缺失特征向量和所述第二类样本对象的特征向量，通过所述学生模型确定所述第一类样本对象针对所述第二类样本对象的第二关联性预测结果； 通过所述第二关联性预测结果与所述样本标签的差异，以及所述第二关联性预测结果与所述第一关联性预测结果的差异对所述学生模型进行参数调整，得到所述推荐模型，所述推荐模型用于为缺失第二维子向量的第一类对象确定与第二类对象的关联关系。

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