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龙图腾网获悉贝壳找房网(北京)信息技术有限公司申请的专利基于多场景数据的排序模型训练方法、排序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：CN114443948B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202111544902.8，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于多场景数据的排序模型训练方法、排序方法及装置是由刘文;张学涛设计研发完成，并于2021-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多场景数据的排序模型训练方法、排序方法及装置在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种基于多场景数据的排序模型训练方法、排序方法及装置，该训练方法包括：构造样本数据；在场景ID的基础上生成样本特征；特征数据包括单场景特征及多场景特征；单场景特征包括用户在单个场景下的行为序列信息和行为统计信息，排序对象在单个场景下的统计信息；多场景特征包括用户在多个场景下的行为序列信息和行为统计信息，排序对象在多个场景下的统计信息；将样本特征输入到模型，根据输出标签进行神经网络训练得到排序模型。本发明实施例通过在样本中进行场景区分，并通过单场景特征及多场景特征进行模型学习，实现不同场景的区分学习以及场景间的联动优化，并且可以解决目标数据稀疏的问题，由此可以有效提高排序准确性。

本发明授权基于多场景数据的排序模型训练方法、排序方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多场景数据的排序模型训练方法，其特征在于，包括： 构造样本数据；其中，所述样本数据包括用户ID、排序对象ID、场景ID及至少一个标签； 在所述场景ID的基础上添加特征数据，生成样本特征；其中，所述特征数据包括单场景特征及多场景特征；所述单场景特征仅包括所述场景ID对应的特征，所述单场景特征包括所述用户ID对应的用户在所述场景ID对应的单个场景下的行为序列信息和行为统计信息，以及所述排序对象ID对应的排序对象在所述场景ID对应的单个场景下的统计信息；所述多场景特征包括所述用户ID对应的用户在预设多个场景下的行为序列信息和行为统计信息，以及所述排序对象ID对应的排序对象在所述预设多个场景下的统计信息；其中，所述预设多个场景包括所述场景ID对应的场景及其他与所述场景ID对应的场景存在内在关联的场景； 将所述样本特征输入到神经网络模型，以所述至少一个标签作为输出标签进行神经网络训练，训练结束得到所述排序模型。

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