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龙图腾网获悉中国联合网络通信集团有限公司申请的专利模型训练方法、课程推荐方法、装置、设备及介质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：CN116541711B 。

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：202310623353.6，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权模型训练方法、课程推荐方法、装置、设备及介质是由李素粉;赵健东设计研发完成，并于2023-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、课程推荐方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种模型训练方法、课程推荐方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取初始训练样本，初始训练样本为从学习平台的历史数据信息中获取的样本，初始训练样本包括学员和学员学习过的课程；根据初始训练样本，确定课程中的目标课程、目标课程的被学习信息、学员中的目标学员和目标学员的学习属性信息；根据目标专业类别和课程属性类别，确定目标专业类别和历史学习课程的关联度；根据课程质量和关联度，对初始训练样本进行优化，得到优化训练样本；根据优化训练样本，对待训练模型进行训练，得到目标训练模型。本申请的方法，提高了对待训练模型的训练效果。

本发明授权模型训练方法、课程推荐方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，应用于学习平台，所述方法包括： 获取初始训练样本，所述初始训练样本为从所述学习平台的历史数据信息中获取的样本，所述初始训练样本包括学员和所述学员学习过的课程； 根据所述初始训练样本，确定所述课程中的目标课程、所述目标课程的被学习信息、所述学员中的目标学员和所述目标学员的学习属性信息，其中，所述被学习信息包括从所述历史数据信息中获取的所述目标课程的被学习时间信息，所述学习属性信息包括从所述历史数据信息获取的所述目标学员的目标专业类别和所述目标学员的学习过的历史学习课程的课程属性类别；根据所述被学习时间信息，确定所述目标课程的课程质量； 根据所述目标专业类别和所述课程属性类别，确定所述目标专业类别和所述历史学习课程的关联度； 根据所述课程质量和所述关联度，对所述初始训练样本进行优化，得到优化训练样本； 根据所述优化训练样本，对待训练模型进行训练，得到目标训练模型，所述目标训练模型用于课程推荐； 所述根据所述目标专业类别和所述课程属性类别，确定所述目标专业类别和所述历史学习课程的关联度，包括： 比对所述目标专业类别和所述课程属性类别，得到比对结果； 若所述比对结果表征所述目标专业类别和所述课程属性类别匹配，则根据所述比对结果，确定所述目标专业类别和所述历史学习课程的关联度； 若所述比对结果表征所述目标专业类别和所述课程属性类别未匹配，则根据所述比对结果，确定所述初始训练样本中相互对应的所述学员和所述课程的对应组数，以及所述初始训练样本中存在所述目标学员和所述历史学习课程的目标训练样本的样本数量； 根据所述对应组数和所述样本数量，得到组数平均值； 根据所述组数平均值和所述样本数量，确定所述目标学员和所述历史学习课程的关联度； 其中，当比对结果为目标专业类别和课程属性类别未匹配时，则确定目标学员和历史学习课程的关联度的方法可以通过公式： 确定； 其中，Yk,j表征课程属性类别的历史学习课程是否出现在初始训练样本k中，当历史学习课程出现在初始训练样本k中时，则Yk,j为1，当历史学习课程未出现在初始训练样本k中时，则Yk,j为0； k,r表征目标学员的目标专业类别是否出现在初始训练样本k中，当目标专业类别出现在初始训练样本k中时，则Zk,r为1，当目标专业类别未出现在初始训练样本k中时，则Zk,r为0； 指目标训练样本的样本数量； T1为预先设定的数量阈值，即当目标训练样本的样本数量大于T1时，为1； 指学员的专业类别和表征课程属性类别的课程中存在目标专业类别和历史学习课程的组数平均值，其中，δ为常数系数，用来调整比例大小； 根据预先的设定，当f2j,rδ时，目标学员和历史学习课程的关联度未符合要求，当f2j,r≥δ时，则目标学员和历史学习课程的关联度符合要求。

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