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龙图腾网获悉微梦创科网络科技(中国)有限公司申请的专利模型的训练方法、信息推荐方法、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：CN115905872B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202211627517.4，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权模型的训练方法、信息推荐方法、装置、设备及介质是由刘洁;李腾;高家华设计研发完成，并于2022-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型的训练方法、信息推荐方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本公开是关于一种模型的训练方法、信息推荐方法、装置、设备及介质。包括：获取训练样本数据集；使用训练样本数据集对初始多任务模型进行迭代训练，直至符合收敛条件得到训练后的多任务模型，每次迭代训练过程包括：利用初始多任务模型中的初始特征提取层对各训练样本进行特征提取，得到第一特征；利用初始多任务模型中的专家层对第一特征进行特征处理，得到第二特征；基于第二特征，以及初始多任务模型中各任务对应的任务子网络，获得各任务子网络输出的每一训练样本针对相应任务的预测结果；基于每一任务子网络输出的预测结果，以及每一训练样本对应的各任务的标签，调整初始多任务模型的参数。通过该方法能提升模型训练及收敛速度。

本发明授权模型的训练方法、信息推荐方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种多任务模型的训练方法，其特征在于，所述多任务模型用于媒体信息推荐；所述方法包括： 获取训练样本数据集；其中，所述训练样本数据集中包括多个与各任务相关的训练样本，以及每一所述训练样本对应的各任务的标签；每一所述训练样本包括：媒体样本数据以及用户数据；每一任务的标签表征用户对媒体样本数据是否发生了预设的行为； 使用所述训练样本数据集对初始多任务模型进行迭代训练，直至符合收敛条件得到训练后的多任务模型，每次迭代训练的过程包括： 利用所述初始多任务模型中的初始特征提取层对所述训练样本数据集中的各训练样本进行特征提取，得到所述初始特征提取层输出的第一特征；其中，所述第一特征包括各媒体样本数据的特征，以及各用户数据的用户特征； 利用所述初始多任务模型中的专家层对所述第一特征进行特征处理，得到所述专家层输出的第二特征；其中，所述专家层中包括多个特征处理层，一个所述特征处理层中包括多个特征处理子网络，相邻所述特征处理层中的所述特征处理子网络一一对应连接，每个所述特征处理子网络用于对输入的特征进行处理后输出； 基于所述专家层输出的第二特征，以及所述初始多任务模型中每一任务对应的任务子网络，获得各所述任务子网络输出的每一训练样本针对相应任务的预测结果；其中，所述预测结果表征用户对媒体样本数据发生行为的概率； 基于各所述任务子网络输出的每一训练样本针对相应任务的预测结果，以及所述训练样本数据集中每一训练样本对应的各任务的标签，调整所述初始多任务模型的参数。

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