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龙图腾网获悉深圳市欢太科技有限公司申请的专利模型训练方法、目标对象选取方法、装置及电子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：CN114996578B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202210665186.7，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权模型训练方法、目标对象选取方法、装置及电子设备是由王国强;吴存华;游凯文设计研发完成，并于2022-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、目标对象选取方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种模型训练方法、目标对象选取方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：获取训练数据，所述训练数据包括第一训练数据和第二训练数据，所述第一训练数据包括用户的用户特征、与所述用户特征对应的目标对象特征以及与所述目标对象特征对应的场景特征，所述第二训练数据包括用户的关键用户特征，所述用户特征包括所述关键用户特征；基于所述训练数据对待训练模型进行训练，直至满足训练结束条件，得到参数预测模型。通过上述方法，在对待训练模型进行训练时，关注了在新用户上覆盖度比较高的关键用户特征，使得这部分在新用户上覆盖度高的特征在模型中的权重更大，从而加强了这批特征对模型的影响程度。

本发明授权模型训练方法、目标对象选取方法、装置及电子设备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： 获取训练数据，所述训练数据包括第一训练数据和第二训练数据，所述第一训练数据包括用户的用户特征、与所述用户特征对应的目标对象特征以及与所述目标对象特征对应的场景特征，所述第二训练数据包括用户的关键用户特征，所述用户特征包括所述关键用户特征；所述训练数据还包括与所述目标对象对应的标签；所述训练数据还包括预设点击率向量和所述目标对象对应的场景信息； 基于所述训练数据对待训练模型进行训练，直至满足训练结束条件，得到参数预测模型，所述待训练模型包括特征融合模块、点击率预测模块以及转化率预测模块； 所述基于所述训练数据对待训练模型进行训练，直至满足训练结束条件，得到参数预测模型，包括： 将所述训练数据输入到所述特征融合模块中，获取所述特征融合模块输出的第一融合特征，所述特征融合模块包括第一注意力网络、第二注意力网络、第一专家网络、第二专家网络、第三专家网络以及门控网络；所述第一专家网络、所述第二专家网络和所述第三专家网络为对输入的特征向量进行不同方式的变换处理的网络层；每个专家网络可以对不同任务带来不同的影响；所述门控网络用于控制每个专家网络的权重，以及将多个专家网络的结果进行加权组合； 将所述第一融合特征输入到所述点击率预测模块中，获取所述点击率预测模块输出的点击分数，所述点击分数表征所述用户对目标对象的点击概率，所述点击率预测模块包括多个专家网络、门控网络以及点击率塔网络； 所述将所述第一融合特征输入到所述点击率预测模块中，获取所述点击率预测模块输出的点击分数，包括： 将所述预设点击率向量和所述第一融合特征进行连接，得到第一连接特征； 将所述第一连接特征分别输入到所述多个专家网络中，获取所述多个专家网络输出的多个第一参考连接特征； 将所述场景信息和所述多个第一参考连接特征输入到所述门控网络中，获取所述门控网络输出的第二融合特征； 将所述第二融合特征输入到所述点击率塔网络中，获取所述点击率塔网络输出的点击分数； 将所述第一融合特征输入到所述转化率预测模块中，获取所述转化率预测模块输出的转化分数，所述转化分数表征所述用户在点击目标对象后进一步的行为转换概率； 基于所述点击分数和所述转化分数，得到推荐分数，所述推荐分数表征所述目标对象对应的被推荐程度； 基于所述推荐分数和所述标签，对所述待训练模型进行训练，直至满足训练结束条件，得到所述参数预测模型。

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