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龙图腾网获悉杭州网易云音乐科技有限公司申请的专利推荐模型的训练方法、推荐方法、装置、介质及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：CN114595787B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202210363890.7，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权推荐模型的训练方法、推荐方法、装置、介质及设备是由程纯;段石石;王军正;谭钧心;刘长伟;汪磊;朱一飞;苏杭;蒋文伟;陈荣生;孙梓涵;陆超红设计研发完成，并于2022-04-07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、推荐方法、装置、介质及设备在说明书摘要公布了：本公开说明书中提供的推荐模型的训练方法、推荐方法、装置、介质及设备，在训练过程中，通过基于对应第一对象的第一特征向量的集合聚类得到至少一第一对象类簇，以及基于对应第二对象的第二特征向量的集合聚类得到至少一第二类簇；基于第一损失函数所计算的损失更新推荐模型；第一损失部分基于当前训练样本中第一特征向量与第二特征向量所属第二类簇的类簇中心间的第一间距得到；第二损失部分基于当前训练样本中第二特征向量同第一特征向量所属第一对象类簇的类簇中心的第二间距得到。通过对两个对象的特征分别聚类，且以优化一对象特征向量到另一对象相应类簇中心的间距以替代相关技术中优化相似度损失，使低频样本也能被充分训练。

本发明授权推荐模型的训练方法、推荐方法、装置、介质及设备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，应用于媒体推荐场景，包括： 获取一组训练样本，所述训练样本包括：第一对象的第一对象特征数据、第二对象的第二对象特征数据、以及标识训练样本为正样本或负样本的标签；所述第一对象为用户，所述第二对象为物料，所述物料包括但不限于以下任一种：媒体；主播；文本内容； 输入所述一组训练样本至推荐模型，执行训练过程包括： 基于输入的当前训练样本的第一对象特征数据映射得到第一特征向量，以及基于当前训练样本的第二对象特征数据映射得到第二特征向量； 基于已得到的各第一特征向量聚类得到至少一第一对象类簇，以及基于已得到的各第二特征向量聚类得到至少一第二对象类簇；所述第一对象类簇为用户的类别，所述第二对象类簇为物料的类别； 基于第一损失函数所计算的损失更新所述推荐模型； 其中，所述第一损失函数所计算损失包括：第一损失部分和第二损失部分；所述第一损失部分基于当前训练样本中第一特征向量与第二特征向量所属第二对象类簇的类簇中心间的第一间距得到；所述第二损失部分基于所述当前训练样本中第二特征向量同第一特征向量所属第一对象类簇的类簇中心的第二间距得到。

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