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龙图腾网获悉中移(苏州)软件技术有限公司;中国移动通信集团有限公司申请的专利模型训练及物品推荐方法、装置、电子设备、存储介质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：CN120744246B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511256086.9，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权模型训练及物品推荐方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品是由严浩冉;钱岭;蔡敦波设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练及物品推荐方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种模型训练及物品推荐方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品，包括：获取第一样本数据和第二样本数据，所述第一样本数据表征一个或多个用户对隐含特征的偏好程度，所述第二样本数据表征一个或多个物品与所述隐含特征间的关联程度，所述隐含特征包含与用户行为关联的分类特征；利用所述第一样本数据和所述第二样本数据，对第一量子模型进行训练，所述第一量子模型至少能够捕获用户和物品间的非线性交互关系，所述第一量子模型用于向待推荐的用户进行物品推荐。本申请提供的方案，在训练过程中，基于量子模型的数据挖掘能力，能够有效捕获用户和物品间的非线性交互关系，以便提高后续利用量子模型进行物品推荐的准确率。

本发明授权模型训练及物品推荐方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第一样本数据和第二样本数据，所述第一样本数据表征一个或多个用户对隐含特征的偏好程度，所述第二样本数据表征一个或多个物品与所述隐含特征间的关联程度，所述隐含特征包含与用户行为关联的分类特征； 利用所述第一样本数据和所述第二样本数据，对第一量子模型进行训练，所述第一量子模型至少能够捕获用户和物品间的非线性交互关系，所述第一量子模型用于向待推荐的用户进行物品推荐；其中， 所述获取第一样本数据和第二样本数据，包括： 获取第七样本数据，所述第七样本数据表征所述一个或多个用户对所述一个或多个物品的真实偏好程度； 对所述第七样本数据进行矩阵分解处理，得到所述第一样本数据和所述第二样本数据； 所述第一量子模型包含量子线路，所述利用所述第一样本数据和所述第二样本数据，对第一量子模型进行训练，包括： 对所述第一样本数据和所述第二样本数据进行编码处理，得到第三样本数据，所述第三样本数据包含N个量子比特的量子态，N为大于或等于1的整数； 将所述第三样本数据输入至所述量子线路，得到第四样本数据，所述第四样本数据表征所述一个或多个用户以及所述一个或多个物品间的非线性交互关系； 利用所述第四样本数据，调整所述量子线路的参数，以使所述量子线路的损失函数收敛。

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