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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利排序模型的训练方法、装置及计算机程序产品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：CN119415950B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411441557.9，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权排序模型的训练方法、装置及计算机程序产品是由孙桐霖;逯文斌;卢玉奇设计研发完成，并于2024-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本排序模型的训练方法、装置及计算机程序产品在说明书摘要公布了：本公开提供了一种排序模型的训练方法及装置、数据推荐方法及装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品，涉及人工智能技术领域，具体涉及深度学习、数据推荐技术领域，可应用于数据推荐场景下。具体实现方案为：获取训练样本集，训练样本中包括两个资源特征数据和表征两个资源特征数据各自所属的数据资源之间的推荐顺序的顺序标签，训练样本集中的至少部分训练样本对应的两个数据资源为不同类型的数据资源；采用机器学习算法，以两个资源特征数据为输入，以两个资源特征数据对应的顺序标签为期望输出，训练得到排序模型。本公开使得排序模型采用多个类型的数据资源进行建模，整体考虑多种类型的数据资源之间的推荐价值，提高了排序模型的准确度。

本发明授权排序模型的训练方法、装置及计算机程序产品在权利要求书中公布了：1.一种排序模型的训练方法，包括： 获取训练样本集，其中，所述训练样本集中的训练样本中包括两个资源特征数据和表征所述两个资源特征数据各自所属的数据资源之间的推荐顺序的顺序标签，所述训练样本集中的至少部分训练样本对应的两个数据资源为不同类型的数据资源，所述资源特征数据包括与所述数据资源交互的用户的画像特征数据、所述数据资源的资源属性特征数据和所述用户与所述数据资源之间的交互特征数据，所述类型包括视频、图像和图文； 采用机器学习算法，以所述两个资源特征数据为输入，且以所述两个资源特征数据对应的顺序标签为期望输出，训练得到所述排序模型； 所述顺序标签通过如下方式得到： 组合用户的操作数据分别与所述两个数据资源之间的交互特征数据，得到与至少两个操作维度一一对应的交互特征数据对； 按照各所述操作维度的优先级，确定所述交互特征数据对的比较顺序； 按照所述比较顺序，依次比较所述交互特征数据对中单个数据对的两个交互特征数据，得到所述比较结果； 响应于检测到所述比较结果指示单个数据对的两个交互特征数据不同，根据所述比较结果确定所述顺序标签。

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