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龙图腾网获悉咪咕文化科技有限公司;中国移动通信集团有限公司申请的专利虚拟空间的物品推荐模型训练方法、物品推荐方法和装置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：CN115601109B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202211227677.X，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权虚拟空间的物品推荐模型训练方法、物品推荐方法和装置是由李琳;周东谕;孙维佳设计研发完成，并于2022-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本虚拟空间的物品推荐模型训练方法、物品推荐方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种虚拟空间的物品推荐模型训练方法、物品推荐方法和装置，其中方法包括：构造现实域和虚拟域中重叠的用户对应的训练样本；将现实域用户特征输入至域间映射模型，得到现实域用户向量；将现实域用户向量和虚拟域用户特征对应的虚拟域用户向量进行融合得到用户向量，作为双塔推荐模型中用户塔的输入；将虚拟域物品特征对应的物品向量作为双塔推荐模型中物品塔的输入；对域间映射模型和双塔推荐模型进行联合训练，得到物品推荐模型。通过上述方式，本发明利用跨域模型的映射方式，解决现实域特征因为数据安全等问题无法直接应用到虚拟域的情况，有效补足了虚拟域中的用户特征，并且实现了域间映射模型和双塔推荐模型联合训练与推荐。

本发明授权虚拟空间的物品推荐模型训练方法、物品推荐方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种虚拟空间的物品推荐模型训练方法，其特征在于，包括： 构造现实域和虚拟域中重叠的用户对应的训练样本；所述训练样本包含：现实域用户特征、虚拟域用户特征、虚拟域物品特征以及用户与物品的行为关联数据； 将所述现实域用户特征输入至域间映射模型，得到现实域用户向量；所述域间映射模型包括全连接层网络模型； 将现实域用户向量和虚拟域用户特征对应的虚拟域用户向量进行融合得到用户向量，作为双塔推荐模型中用户塔的输入；将虚拟域物品特征对应的物品向量作为双塔推荐模型中物品塔的输入；所述双塔推荐模型中用户塔包括第一神经网络层，所述第一神经网络层用于将输入的向量进行非线性映射，得到稠密型的用户向量；所述双塔推荐模型中物品塔包括第二神经网络层，所述第二神经网络层用于将输入的向量进行非线性映射，得到稠密型的物品向量； 利用所述用户与物品的行为关联数据，对域间映射模型和双塔推荐模型进行联合训练，得到物品推荐模型；其中，计算所述用户向量和物品向量的相似度；根据所述相似度构建或选择损失函数；对照所述用户与物品的行为关联数据，将所述训练样本输入到所述域间映射模型和双塔推荐模型进行联合训练，并根据反向传播算法更新模型参数，减少所述损失函数的损失值，反复迭代直到所述损失函数的损失值不再降低，得到训练完成的物品推荐模型。

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