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龙图腾网获悉中国电信股份有限公司申请的专利模型训练方法、装置及运营商套餐的推荐方法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：CN119865786B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510038710.1，技术领域涉及：H04W4/50；该发明授权模型训练方法、装置及运营商套餐的推荐方法是由李清;王渊;龚志设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、装置及运营商套餐的推荐方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种模型训练方法、装置及运营商套餐的推荐方法。其中，该方法包括：获取目标对象的历史运营商套餐数据以及历史语音数据；生成历史运营商套餐数据对应的第一行向量，对历史语音数据进行情感分析，得到第二行向量；合并第一行向量以及第二行向量，得到目标矩阵；将目标矩阵输入生成对抗网络模型；根据第一行向量以及第二行向量，确定情感倾向奖励；将目标概率确定为优化参数，更新优化参数，若关于目标概率的损失函数满足预设收敛条件，得到完成训练的生成对抗网络模型。本申请解决了由于相关运营商套餐推荐方法受限于静态模型，未充分考虑用户需求的动态变化性，造成的对运营商套餐的推荐精准度较低的技术问题。

本发明授权模型训练方法、装置及运营商套餐的推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括： 获取目标对象的历史运营商套餐数据以及历史语音数据，其中，所述历史运营商套餐数据为包括关于所述目标对象的属性信息和历史套餐使用信息的多维度信息，所述历史语音数据中包括对运营商套餐数据的使用需求信息； 生成所述历史运营商套餐数据对应的第一行向量，对所述历史语音数据中的所述使用需求信息进行情感分析，得到第二行向量，其中，所述第一行向量中的分量为不同类型的针对所述目标对象的推荐套餐，所述第二行向量中的分量为所述目标对象对不同类型的推荐套餐的情感倾向信息； 合并所述第一行向量以及所述第二行向量，得到目标矩阵，其中，所述目标矩阵的行用于表征所述推荐套餐的套餐类别，列用于表征所述套餐类别所对应的特征； 将所述目标矩阵输入生成对抗网络模型，得到所述生成对抗网络模型中的生成器输出的与所述目标矩阵具有相似分布的目标数据，以及所述生成对抗网络模型中的判别器输出的所述目标数据是真实数据的目标概率； 根据所述第一行向量以及所述第二行向量，确定情感倾向奖励，并根据所述情感倾向奖励，确定奖励函数，将所述目标矩阵以及所述目标数据确定为状态向量，将针对所述目标对象的推荐套餐确定为动作向量，并根据所述目标概率、所述状态向量、所述动作向量以及所述奖励函数，确定目标函数； 将所述目标概率确定为优化参数，以最大化所述目标函数以目标，更新所述优化参数，在所述判别器中，若关于所述目标概率的损失函数满足预设收敛条件，得到完成训练的生成对抗网络模型。

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