中移(上海)信息通信科技有限公司;中移智行网络科技有限公司;中国移动通信集团有限公司汪海涛获国家专利权
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龙图腾网获悉中移(上海)信息通信科技有限公司;中移智行网络科技有限公司;中国移动通信集团有限公司申请的专利一种对象推荐模型的训练、对象推荐方法、装置和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：CN118822634B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202311459564.7，技术领域涉及：G06Q30/0251；该发明授权一种对象推荐模型的训练、对象推荐方法、装置和设备是由汪海涛设计研发完成，并于2023-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种对象推荐模型的训练、对象推荐方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种对象推荐模型的训练、对象推荐方法、装置和设备，通过获取所述用户‑对象关系矩阵，采用矩阵分解方法，得到第一用户的隐向量、第二用户的隐向量和第一用户相关的对象的隐向量，并输入预设的对象推荐模型中，分析所述第一用户的偏好以及所述第二用户对所述第一用户的偏好影响，计算得到所述第一用户的社会隐向量，确定所述对象推荐模型的目标优化函数，以所述目标优化函数最小化为目标，对所述对象推荐模型的参数进行更新，得到训练完成的对象推荐模型，用于实现对目标用户的对象推荐。采用本发明，其能够基于用户的社交关系网络和用户自身与对象的关系数据，实现对对象推荐模型的训练，提高了对象推荐模型的训练准确性。
本发明授权一种对象推荐模型的训练、对象推荐方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种对象推荐模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取用户与对象的交互信息，得到用户-对象关系矩阵；其中，所述用户包括第一用户和与所述第一用户存在社交关系的至少一个第二用户； 根据所述用户-对象关系矩阵，采用矩阵分解方法，得到所述第一用户的隐向量、所述第二用户的隐向量和所述第一用户相关的对象的隐向量； 将所述第一用户的隐向量和所述第二用户的隐向量输入预设的对象推荐模型中，计算所述第一用户的社会隐向量；其中，所述社会隐向量用于表征所述第一用户的偏好以及所述第二用户对所述第一用户的偏好影响； 根据所述对象的隐向量和所述第一用户的社会隐向量，确定所述对象推荐模型的目标优化函数； 以所述目标优化函数最小化为目标，对所述对象推荐模型的参数进行更新，得到训练完成的对象推荐模型。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中移(上海)信息通信科技有限公司;中移智行网络科技有限公司;中国移动通信集团有限公司，其通讯地址为：201206 上海市浦东新区新金桥路27号金桥现代产业服务园区10号楼二楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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