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龙图腾网获悉北京龙智数科科技服务有限公司申请的专利一种推荐模型的训练方法及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：CN115935185B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202211532165.4，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种推荐模型的训练方法及装置是由暴宇健;董辉设计研发完成，并于2022-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种推荐模型的训练方法及装置在说明书摘要公布了：本公开涉及人工智能技术领域，提供了一种推荐模型的训练方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。该方法能够充分利用海量的用户历史交互序列，充分挖掘不同历史交互特征信息之间潜在的语义关联，且能规避推荐场景中正负样本比例悬殊的问题，这样，便可以提升推荐模型对于推荐对象、交互结果的预测评估的训练的精度，从而可以进一步提升推荐模型在稀疏推荐场景中的泛化性能，以及，可以提升推荐模型对于推荐对象、交互结果的预测评估的精确度，进而可以提高推荐对象的转化率以及用户体验。

本发明授权一种推荐模型的训练方法及装置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，所述方法包括： 利用推荐模型，得到第一交互训练样本中第一历史交互序列对应的预测交互特征信息；其中，所述第一历史交互序列包括若干历史交互特征信息；所述历史交互特征信息包括交互对象属性特征、历史交互行为特征和交互用户属性特征； 根据所述预测交互特征信息，以及所述第一交互训练样本中与所述第一历史交互序列对应的真实交互特征信息，对所述推荐模型的模型参数进行调整，得到调整后的推荐模型；所述预测交互特征信息包括预测交互对象属性特征、预测交互行为特征和预测交互用户属性特征；所述真实交互特征信息包括真实交互对象属性特征、真实交互行为特征和真实交互用户属性特征； 利用所述调整后的推荐模型，得到第二交互训练样本中第二历史交互序列对应的预测交互结果；其中，所述第二历史交互序列包括若干历史交互特征信息； 根据所述预测交互结果，以及所述第二交互训练样本中与所述第二历史交互序列对应的真实交互结果，对所述调整后的推荐模型的模型参数进行调整，得到目标推荐模型；所述预测交互结果包括交互对象的预测转化结果；所述真实交互结果包括交互对象的真实转化结果。

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