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龙图腾网获悉北京世纪好未来教育科技有限公司申请的专利推荐决策模型训练以及课程推荐方法、装置、设备和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：CN117251727B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202311146903.6，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权推荐决策模型训练以及课程推荐方法、装置、设备和介质是由张琪;张万中;张全发设计研发完成，并于2023-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本推荐决策模型训练以及课程推荐方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本公开提供一种推荐决策模型训练以及课程推荐方法、装置、设备和介质，涉及计算机技术领域，推荐决策模型训练方法包括：对多个样本课程的样本特征进行分类，获得多类样本课程数据集；确定所述多类课程数据集中满足训练要求的初始样本课程数据集，以及确定各个非初始样本课程数据集中的部分样本课程；组合所述初始样本课程集中的样本课程，以及各个非初始样本课程数据集中的部分样本课程，得到目标样本课程数据集；基于所述目标样本课程数据集训练待训练推荐决策模型，得到推荐决策模型。本公开中提供的推荐决策模型训练以及课程推荐方案，可以提升基于推荐决策模型确定的课程推荐结果的精准度。

本发明授权推荐决策模型训练以及课程推荐方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种推荐决策模型训练方法，其特征在于，包括： 对多个样本课程的样本特征进行分类，获得多类样本课程数据集，所述样本课程的样本特征包括样本课程的基本特征，以及与所述样本课程关联的用户特征； 确定所述多类课程数据集中满足训练要求的初始样本课程数据集，以及确定各个非初始样本课程数据集中的部分样本课程； 组合所述初始样本课程集中的样本课程，以及各个非初始样本课程数据集中的部分样本课程，得到目标样本课程数据集，所述目标样本课程数据集包括多个目标样本课程，每个所述目标样本课程包括多个样本特征； 基于所述目标样本课程数据集通过一次优化和二次优化训练待训练推荐决策模型，得到推荐决策模型； 其中，二次优化的过程包括： 初始化各个目标样本课程的每个样本特征的初始特征权重； 利用各个目标样本课程的每个样本特征训练所述优化后推荐决策模型，得到当前迭代训练的弱分类器； 若所述弱分类器的分类误差率小于或者等于第一预设阈值，基于所述弱分类器的分类误差率，更新所述弱分类器的权值，以及所述各个目标样本课程的每个样本特征的初始特征权重，并进行下一次迭代训练，直至训练得到的弱分类器的分类误差率大于所述第一预设阈值，或者，模型训练迭代次数大于预设迭代次数阈值，得到推荐决策模型。

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