第四范式(北京)技术有限公司刘正夫获国家专利权
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龙图腾网获悉第四范式(北京)技术有限公司申请的专利一种商品推荐模型的训练方法、装置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：CN115049052B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202210615759.5，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权一种商品推荐模型的训练方法、装置及电子设备是由刘正夫;伍思恒;周振华;武润鹏;张孝丹设计研发完成，并于2019-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种商品推荐模型的训练方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种商品推荐模型的训练方法、装置及电子设备，该训练方法包括：获取用于训练商品推荐模型的原始的第一样本集合，其中，第一样本集合中的每条原始样本包括多个选定特征和标签；从多个选定特征中选取时序特性符合预设条件的特征作为时序特征；对选取的时序特征进行加工处理，得到至少一个加工特征；构建第二样本集合，其中，第二样本集合中的每条第二样本包括多个选定特征、至少一个加工特征和标签；基于第二样本集合，采用预定的机器学习算法训练商品推荐模型。
本发明授权一种商品推荐模型的训练方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种商品推荐模型的训练方法，包括： 获取用于训练商品推荐模型的原始的第一样本集合，其中，所述第一样本集合中的每条原始样本包括多个选定特征和标签；其中，所述原始样本的标签表示所述原始样本产生时对应的用户是否对对应的商品执行相应的操作，所述操作包括购买、浏览或者收藏； 从所述多个选定特征中选取时序特性符合预设条件的特征作为时序特征； 对所述选取的时序特征进行加工处理，得到至少一个加工特征； 构建第二样本集合，其中，所述第二样本集合中的每条第二样本包括所述多个选定特征、所述至少一个加工特征和所述标签； 基于所述第二样本集合，采用预定的机器学习算法训练商品推荐模型； 所述对所述选取的时序特征进行加工处理，得到至少一个加工特征的步骤包括： 以选取的时序特征和相应标签构建第三样本集合； 基于所述第三样本集合训练循环神经网络；获取每个第三样本在神经网络的隐藏层的值，作为对应第三样本的加工特征的特征值。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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