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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利一种模型训练方法、传播资源推荐方法及相关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：CN116992121B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202211344923.X，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种模型训练方法、传播资源推荐方法及相关设备是由曹炜;成幸毅;邹方圆设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种模型训练方法、传播资源推荐方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种模型训练方法、传播资源推荐方法及相关设备，可以应用于云技术、人工智能、智慧交通、车联网等各种场景；本申请实施例可以获取传播资源样本集合；采用待训练资源推荐模型的主传播资源塔，对传播资源样本进行特征提取，得到传播资源样本对应的资源样本属性特征；采用待训练资源推荐模型的辅助传播资源塔，对传播资源参考样本进行特征提取，得到传播资源参考样本对应的资源参考样本属性特征；根据资源样本属性特征和资源参考样本属性特征，对待训练资源推荐模型进行训练，得到训练后资源推荐模型。本申请实施例可以提高训练后资源推荐模型对任意待推荐传播资源预测的准确性。

本发明授权一种模型训练方法、传播资源推荐方法及相关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，包括： 获取传播资源样本集合，所述传播资源样本集合包括传播资源样本、与所述传播资源样本在传播资源属性信息上具有关联关系的传播资源参考样本、以及所述传播资源样本对应的对象偏好样本，所述关联关系表征所述传播资源样本与所述传播资源参考样本具有相同的传播资源属性信息；其中，所述传播资源样本为图像、音视频、音频、文字中的任一种或其中至少任意两种的结合；所述传播资源参考样本为图像、音视频、音频、文字中的任一种或其中至少任意两种的结合； 采用待训练资源推荐模型的主传播资源塔，对所述传播资源样本的粗粒度资源属性信息和细粒度资源属性信息进行特征提取，得到所述传播资源样本对应的资源样本属性特征； 采用待训练资源推荐模型的辅助传播资源塔，对所述传播资源参考样本的粗粒度资源属性信息进行特征提取，得到所述传播资源参考样本对应的资源参考样本属性特征； 根据所述资源样本属性特征和所述资源参考样本属性特征，计算所述传播资源样本和所述传播资源参考样本之间在所述传播资源属性信息上的属性相关性损失； 采用所述待训练资源推荐模型的对象塔对所述对象偏好样本进行特征提取，得到所述对象偏好样本对应的偏好样本特征；根据所述偏好样本特征，获取所述对象偏好样本的偏好损失；其中，所述偏好损失包括偏好相关性损失、偏好特征损失； 根据所述属性相关性损失、所述偏好相关性损失和所述偏好特征损失，对所述待训练资源推荐模型进行训练，得到训练后资源推荐模型。

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