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龙图腾网获悉深圳市欢太科技有限公司申请的专利模型生成方法、推荐方法、装置以及电子设备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：CN115048575B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202210621398.5，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权模型生成方法、推荐方法、装置以及电子设备是由王国强设计研发完成，并于2022-06-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型生成方法、推荐方法、装置以及电子设备在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种模型生成方法、推荐方法、装置以及电子设备。所述方法包括：获取训练数据，所述训练数据包括用户特征、与所述用户特征对应的推荐物特征、与所述推荐物特征对应的位置特征，所述位置特征表征推荐物的展示位置；基于所述训练数据对初始粗排模型进行训练，以得到粗排模型。通过上述方式使得，可以通过用户特征、与用户特征对应的推荐物特征、以及表征推荐物的展示位置的位置特征对初始粗排模型进行训练，使得可以考虑到推荐物的展示位置对用户选择结果的影响，从而提高了粗排模型的推荐准确率。

本发明授权模型生成方法、推荐方法、装置以及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种模型生成方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练数据，所述训练数据包括用户特征、与所述用户特征对应的推荐物特征、与所述推荐物特征对应的位置特征，所述位置特征表征推荐物的展示位置，所述训练数据还包括与所述推荐物特征对应的标签，所述标签包括推荐标签和精排得分，所述推荐标签表征对应的推荐物是否被点击，所述精排得分表征基于精排模型得到的推荐物的被推荐程度； 将所述位置特征输入初始粗排模型的位置特征网络，以得到位置得分，所述位置得分表征所述推荐物对应的展示位置被查看的概率； 将所述用户特征以及所述推荐物特征输入所述初始粗排模型的推荐网络，以得到推荐得分，所述推荐得分表征所述推荐物对应的推荐物特征与所述用户特征的关联程度； 基于所述位置得分和所述推荐得分，得到推荐物得分，所述推荐物得分表征所述推荐物对应的被推荐程度； 基于所述推荐物得分与所述推荐标签，得到第一损失，所述第一损失用于缩小所述推荐得分对应的查看结果与所述推荐标签的差别； 基于所述推荐物得分与所述精排得分，得到第二损失，所述第二损失用于使粗排模型的输出结果与精排模型的输出结果一致； 基于所述第一损失和第二损失对所述初始粗排模型的所述位置特征网络和所述推荐网络进行训练，以得到粗排模型。

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