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龙图腾网获悉清华大学;北京达佳互联信息技术有限公司申请的专利一种内容项推荐模型的训练方法、内容项推荐方法及装置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：CN116361551B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202310256862.X，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种内容项推荐模型的训练方法、内容项推荐方法及装置是由李勇;宋洋;林冠煜;高宸;郑瑜;常健新;牛亚男;金德鹏;李志恒设计研发完成，并于2023-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种内容项推荐模型的训练方法、内容项推荐方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种内容项推荐模型的训练方法、内容项推荐方法及装置，属于计算机技术领域。方法包括：基于样本训练数据，对基于有标签的样本预训练数据预训练得到的内容项推荐模型进行无监督训练，得到所述样本训练数据的反向加权损失；基于所述反向加权损失的正向梯度和反向梯度，对所述内容项推荐模型分别进行更新，得到第一临时模型和第二临时模型；基于样本测试数据和所述样本测试数据的标签信息，对所述内容项推荐模型、所述第一临时模型以及所述第二临时模型进行训练，得到目标推荐模型。该方法能够提高内容项推荐模型的推荐内容项的准确性，提升内容项推荐模型的鲁棒性。

本发明授权一种内容项推荐模型的训练方法、内容项推荐方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种内容项推荐模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 基于样本训练数据，对基于有标签的样本预训练数据预训练得到的内容项推荐模型进行无监督训练，得到所述样本训练数据的反向加权损失，所述样本训练数据包括第一样本对象的对象特征和第一样本内容项的内容项特征，所述内容项推荐模型用于基于输入的对象特征和内容项特征对所述内容项特征对应的内容项推荐给所述对象特征对应的对象的概率进行预测，所述反向加权损失用于确定所述样本训练数据的预测标签信息；所述内容项包括视频、音频或物品；所述对象特征包括对象标识和对象活跃度；所述内容项特征包括内容项标识、内容项发布对象标识、内容项时长以及内容项热度； 基于所述反向加权损失的正向梯度和反向梯度，对所述内容项推荐模型分别进行更新，得到第一临时模型和第二临时模型； 基于样本测试数据和所述样本测试数据的标签信息，对所述内容项推荐模型、所述第一临时模型以及所述第二临时模型进行训练，得到目标推荐模型，所述样本测试数据包括第二样本对象的对象特征和第二样本内容项的内容项特征，所述样本测试数据的标签信息用于指示所述第二样本内容项是否为所述第二样本对象感兴趣的内容项，所述样本测试数据与所述样本预训练数据来自同一数据集，所述目标推荐模型为所述内容项推荐模型、所述第一临时模型以及所述第二临时模型中训练损失最小的模型。

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