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龍圖騰網獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利信息推薦模型訓練及信息推薦方法、裝置和計算機設備獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117112879B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210517556.2，技術領域涉及：G06F16/9535；該發明授權信息推薦模型訓練及信息推薦方法、裝置和計算機設備是由趙光耀;何新昇;趙忠;梁瀚明;馬驪;戶維波設計研發完成，并于2022-05-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本信息推薦模型訓練及信息推薦方法、裝置和計算機設備在說明書摘要公布了：本申請涉及一種信息推薦模型訓練方法、裝置、計算機設備、存儲介質和計算機程序產品。該方法包括：將訓練推薦對象信息和訓練推薦信息輸入到初始信息推薦模型中，初始信息推薦模型基于訓練推薦對象信息進行交互偏向預測，得到各個交互偏向程度，并基于訓練推薦對象信息和訓練推薦信息進行各個交互預測，得到各個交互可能性，基于各個交互偏向程度和各個交互可能性進行融合，得到訓練推薦信息對應的融合推薦程度；基于各個交互標簽和融合推薦程度進行融合損失計算，得到融合損失信息，并使用各個交互偏向程度對融合損失信息進行偏向調整，得到目標損失信息；基于目標損失信息訓練得到第一目標信息推薦模型。采用本方法能夠提高信息推薦的精確性。

本發明授權信息推薦模型訓練及信息推薦方法、裝置和計算機設備在權利要求書中公布了：1.一種信息推薦模型訓練方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取訓練樣本，所述訓練樣本包括訓練推薦對象信息、訓練推薦信息和各個交互標簽； 將所述訓練推薦對象信息和所述訓練推薦信息輸入到初始信息推薦模型中，所述初始信息推薦模型基于所述訓練推薦對象信息進行交互偏向預測，得到各個交互偏向程度，并基于所述訓練推薦對象信息和所述訓練推薦信息進行各個交互預測，得到各個交互可能性，基于所述各個交互偏向程度和所述各個交互可能性進行融合，得到所述訓練推薦信息對應的融合推薦程度； 基于所述各個交互標簽和所述融合推薦程度進行融合損失計算，得到融合損失信息，并使用所述各個交互偏向程度對所述融合損失信息進行偏向調整，得到目標損失信息； 基于所述目標損失信息反向更新所述初始信息推薦模型，得到更新信息推薦模型，將所述更新信息推薦模型作為所述初始信息推薦模型，并返回所述獲取訓練樣本的步驟執行，直到達到訓練完成條件時，得到第一目標信息推薦模型。

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