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龍圖騰網(wǎng)獲悉網(wǎng)易傳媒科技(北京)有限公司申請(qǐng)的專利推薦模型的訓(xùn)練方法、裝置、計(jì)算設(shè)備及介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114548401B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210130108.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N3/0442；該發(fā)明授權(quán)推薦模型的訓(xùn)練方法、裝置、計(jì)算設(shè)備及介質(zhì)是由羅凡;許盛輝;潘照明設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-02-11向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本推薦模型的訓(xùn)練方法、裝置、計(jì)算設(shè)備及介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本公開(kāi)的實(shí)施方式提供了一種推薦模型的訓(xùn)練方法、裝置、計(jì)算設(shè)備及介質(zhì)。獲取樣本對(duì)象的樣本特征信息以及樣本推薦得分，通過(guò)初始推薦模型，分別確定各個(gè)樣本對(duì)象在各個(gè)預(yù)測(cè)目標(biāo)下的第一推薦得分和第二推薦得分，以基于樣本推薦得分、第一推薦得分和第二推薦得分，訓(xùn)練初始推薦模型。目標(biāo)任務(wù)網(wǎng)絡(luò)所包括的隱層的數(shù)量不超過(guò)第一設(shè)定閾值，和或，目標(biāo)任務(wù)網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)隱層所包括的神經(jīng)元數(shù)量不超過(guò)第二設(shè)定閾值，以使目標(biāo)任務(wù)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)較少，在可以通過(guò)多個(gè)初始任務(wù)網(wǎng)絡(luò)保證多個(gè)預(yù)測(cè)目標(biāo)之間的沖突較少的基礎(chǔ)上，目標(biāo)任務(wù)網(wǎng)絡(luò)可以更好地學(xué)習(xí)不同任務(wù)目標(biāo)之間的共有知識(shí)，進(jìn)而可以提高訓(xùn)練得到的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的準(zhǔn)確性，提高推薦模型的排序準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)推薦模型的訓(xùn)練方法、裝置、計(jì)算設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種推薦模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取多個(gè)樣本對(duì)象的樣本特征信息以及各個(gè)樣本對(duì)象所對(duì)應(yīng)的樣本推薦得分；其中，所述樣本對(duì)象至少包括多媒體數(shù)據(jù)和商品，所述樣本特征信息至少基于樣本用戶對(duì)樣本對(duì)象的操作數(shù)據(jù)確定，所述操作數(shù)據(jù)至少包括點(diǎn)擊操作、點(diǎn)贊操作、評(píng)論操作以及各種操作發(fā)生的時(shí)間； 將各個(gè)樣本對(duì)象所對(duì)應(yīng)的樣本特征信息分別輸入初始推薦模型的多個(gè)初始特征提取網(wǎng)絡(luò)，得到各個(gè)初始特征提取網(wǎng)絡(luò)輸出的多個(gè)樣本第一特征； 基于所述多個(gè)初始特征提取網(wǎng)絡(luò)輸出的多個(gè)樣本第一特征，通過(guò)所述初始推薦模型的目標(biāo)任務(wù)網(wǎng)絡(luò)，確定各個(gè)樣本對(duì)象在各個(gè)預(yù)測(cè)目標(biāo)下的第一推薦得分，并基于所述多個(gè)樣本第一特征，通過(guò)所述初始推薦模型的多個(gè)初始任務(wù)網(wǎng)絡(luò)，確定各個(gè)樣本對(duì)象在各個(gè)預(yù)測(cè)目標(biāo)下的第二推薦得分；其中，所述目標(biāo)任務(wù)網(wǎng)絡(luò)所包括的隱層的數(shù)量不超過(guò)第一設(shè)定閾值，和或，所述目標(biāo)任務(wù)網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)隱層所包括的神經(jīng)元數(shù)量不超過(guò)第二設(shè)定閾值；所述目標(biāo)任務(wù)網(wǎng)絡(luò)用于學(xué)習(xí)不同預(yù)測(cè)目標(biāo)之間的共有知識(shí)； 基于各個(gè)樣本對(duì)象所對(duì)應(yīng)的所述樣本推薦得分、所述第一推薦得分和所述第二推薦得分，訓(xùn)練所述初始推薦模型。

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