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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳市歡太科技有限公司申請(qǐng)的專利模型生成方法、推薦方法、裝置以及電子設(shè)備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115048575B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12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：202210621398.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/9535；該發(fā)明授權(quán)模型生成方法、推薦方法、裝置以及電子設(shè)備是由王國強(qiáng)設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-06-01向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本模型生成方法、推薦方法、裝置以及電子設(shè)備在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)實(shí)施例公開了一種模型生成方法、推薦方法、裝置以及電子設(shè)備。所述方法包括：獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括用戶特征、與所述用戶特征對(duì)應(yīng)的推薦物特征、與所述推薦物特征對(duì)應(yīng)的位置特征，所述位置特征表征推薦物的展示位置；基于所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)初始粗排模型進(jìn)行訓(xùn)練，以得到粗排模型。通過上述方式使得，可以通過用戶特征、與用戶特征對(duì)應(yīng)的推薦物特征、以及表征推薦物的展示位置的位置特征對(duì)初始粗排模型進(jìn)行訓(xùn)練，使得可以考慮到推薦物的展示位置對(duì)用戶選擇結(jié)果的影響，從而提高了粗排模型的推薦準(zhǔn)確率。

本發(fā)明授權(quán)模型生成方法、推薦方法、裝置以及電子設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種模型生成方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括用戶特征、與所述用戶特征對(duì)應(yīng)的推薦物特征、與所述推薦物特征對(duì)應(yīng)的位置特征，所述位置特征表征推薦物的展示位置，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)還包括與所述推薦物特征對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽，所述標(biāo)簽包括推薦標(biāo)簽和精排得分，所述推薦標(biāo)簽表征對(duì)應(yīng)的推薦物是否被點(diǎn)擊，所述精排得分表征基于精排模型得到的推薦物的被推薦程度； 將所述位置特征輸入初始粗排模型的位置特征網(wǎng)絡(luò)，以得到位置得分，所述位置得分表征所述推薦物對(duì)應(yīng)的展示位置被查看的概率； 將所述用戶特征以及所述推薦物特征輸入所述初始粗排模型的推薦網(wǎng)絡(luò)，以得到推薦得分，所述推薦得分表征所述推薦物對(duì)應(yīng)的推薦物特征與所述用戶特征的關(guān)聯(lián)程度； 基于所述位置得分和所述推薦得分，得到推薦物得分，所述推薦物得分表征所述推薦物對(duì)應(yīng)的被推薦程度； 基于所述推薦物得分與所述推薦標(biāo)簽，得到第一損失，所述第一損失用于縮小所述推薦得分對(duì)應(yīng)的查看結(jié)果與所述推薦標(biāo)簽的差別； 基于所述推薦物得分與所述精排得分，得到第二損失，所述第二損失用于使粗排模型的輸出結(jié)果與精排模型的輸出結(jié)果一致； 基于所述第一損失和第二損失對(duì)所述初始粗排模型的所述位置特征網(wǎng)絡(luò)和所述推薦網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，以得到粗排模型。

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