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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推荐模型的训练方法、装置、设备、介质及程序产品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：CN117271874B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202211349447.0，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权推荐模型的训练方法、装置、设备、介质及程序产品是由曾纪川;陈翔宇设计研发完成，并于2022-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本推荐模型的训练方法、装置、设备、介质及程序产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种推荐模型的训练方法、装置、设备、介质及程序产品，涉及人工智能领域。该方法包括：获取目标账号在第一历史时间段内生成的多个交互数据组；对交互数据组中的多个交互数据进行特征交叉处理，得到交互数据组的交叉特征表示；通过候选物品推荐模型对交叉特征表示进行兴趣度预测，得到目标账号与虚拟物品之间的兴趣度预测结果，候选物品推荐模型是基于目标账号在第二历史时间段内生成的多个交互数据组训练得到的模型；基于兴趣度预测结果对候选物品推荐模型进行训练，得到物品推荐模型。该方法提升了通过模型进行物品推荐时的推荐准确度。

本发明授权推荐模型的训练方法、装置、设备、介质及程序产品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： 获取目标账号在第一历史时间段内生成的多个交互数据组，所述交互数据组中包括多个交互数据，所述交互数据用于表示所述目标账号与虚拟物品之间的交互关系，所述交互数据组中的所述多个交互数据是互相离散的； 对所述交互数据组中的多个交互数据进行特征交叉处理，得到所述交互数据组的交叉特征表示，所述特征交叉处理包括对所述多个交互数据对应的数据特征表示作内积、哈达玛积、笛卡尔积中的至少一种； 从线上参数存储区中获取第二历史时间段对应的历史模型参数，所述线上参数存储区用于为实时物品推荐的预测提供模型参数，所述第二历史时间段的终止时刻在时序上位于所述第一历史时间段的终止时刻之前，所述历史模型参数是基于所述目标账号在所述第二历史时间段内生成的多个交互数据组训练得到的； 将所述历史模型参数装载至待训练模型上，得到候选物品推荐模型； 通过所述候选物品推荐模型对所述交叉特征表示进行兴趣度预测，得到所述目标账号与所述虚拟物品之间的兴趣度预测结果； 基于所述兴趣度预测结果对所述候选物品推荐模型进行训练，得到物品推荐模型，所述物品推荐模型用于在游戏商城中对所述目标账号进行虚拟物品推荐； 将所述物品推荐模型的模型参数更新至所述线上参数存储区。

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