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龙图腾网获悉维沃移动通信有限公司申请的专利推荐模型的训练方法、装置、电子设备及存储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：CN116010689B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202211615434.3，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权推荐模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质是由田甜设计研发完成，并于2022-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本推荐模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种推荐模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取第二特征集合和第一特征集合对应的第一编码集合，第一特征集合中包括至少一个第一信息的特征信息，第一信息为用户历史选择的信息，第二特征集合中包括至少一个第二信息的特征信息，第二信息为推荐信息；根据第一编码集合和第二特征集合，从第一特征集合中确定M个目标特征信息，M个目标特征信息为第一特征集合中的特征信息与第二特征集合中的特征信息匹配度超过预设阈值的特征信息；基于M个目标特征信息，训练推荐模型。

本发明授权推荐模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种推荐模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第二特征集合和第一特征集合对应的第一编码集合，所述第一特征集合中包括至少一个第一信息的特征信息，所述第一信息为用户历史选择的信息，所述第二特征集合中包括至少一个第二信息的特征信息，所述第二信息为推荐信息； 根据所述第一编码集合和所述第二特征集合，从所述第一特征集合中确定M个目标特征信息，所述M个目标特征信息为所述第一特征集合中的特征信息与所述第二特征集合中的特征信息匹配度超过预设阈值的特征信息； 基于所述M个目标特征信息，训练推荐模型； 所述获取第一特征集合对应的第一编码集合，包括： 对所述第一特征集合中的每个第一特征信息进行向量化处理，得到第一向量，所述第一向量为每个所述第一特征信息对应的向量； 将所述第一向量划分为N个子空间，每个子空间中包括至少一个第二向量，每个第二向量为所述第一向量中的部分向量，N为大于1的整数； 获取每个所述子空间中的K个第三向量，每个第三向量用于表征所述至少一个第二向量所属的类别，K为正整数； 对所述K个第三向量进行编码处理，并将编码后的所述每个子空间中的K个第三向量合并，得到所述第一特征集合对应的第一编码集合。

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