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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處理模型的訓練方法、信息處理方法及相關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：CN115774817B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19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：202111043012.9，技術領域涉及：G06F16/9536；該發明授權信息處理模型的訓練方法、信息處理方法及相關設備是由劉沖;張立鑫;林樂宇設計研發完成，并于2021-09-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本信息處理模型的訓練方法、信息處理方法及相關設備在說明書摘要公布了：本申請涉及人工智能領域，具體公開了一種信息處理模型的訓練方法、信息處理方法及相關設備，該訓練方法包括：獲取第一用戶的交互信息序列和第二用戶的交互信息序列；根據第一用戶的第一用戶特征生成第一用戶的局部特征和第一用戶的全局特征；以及根據第二用戶的第一用戶特征生成第二用戶的局部特征；根據第一用戶的局部特征和第一用戶的全局特征計算第一得分；以及根據第一用戶的全局特征和第二用戶的局部特征計算第二得分；根據第一得分和第二得分對第一神經網絡模型、用戶特征模型和判別模型進行訓練；根據訓練后的第一神經網絡模型和訓練后的用戶特征模型確定信息處理模型。本方案可以有效保證在目標域中所確定目標信息與用戶之間的匹配性。

本發明授權信息處理模型的訓練方法、信息處理方法及相關設備在權利要求書中公布了：1.一種信息處理模型的訓練方法，其特征在于，包括： 從源域的第一用戶行為數據中獲取第一用戶的交互信息序列和第二用戶的交互信息序列； 由第一神經網絡模型根據所述第一用戶的交互信息序列輸出所述第一用戶的第一用戶特征，以及由所述第一神經網絡模型根據所述第二用戶的交互信息序列輸出所述第二用戶的第一用戶特征；所述第一神經網絡模型是根據源域的第二用戶歷史行為數據進行預訓練確定的； 由用戶特征模型根據所述第一用戶的第一用戶特征生成所述第一用戶的局部特征和第一用戶的全局特征；以及由所述用戶特征模型根據所述第二用戶的第一用戶特征生成所述第二用戶的局部特征； 由判別模型根據所述第一用戶的局部特征和所述第一用戶的全局特征計算第一得分；以及由所述判別模型根據所述第一用戶的全局特征和所述第二用戶的局部特征計算第二得分； 根據所述第一得分和所述第二得分對所述第一神經網絡模型、所述用戶特征模型和所述判別模型進行訓練，直至達到訓練結束條件； 根據訓練后的所述第一神經網絡模型和訓練后的所述用戶特征模型確定信息處理模型，所述信息處理模型用于在目標域中確定向用戶待發送的目標信息。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人騰訊科技(深圳)有限公司，其通訊地址為：518064 廣東省深圳市南山區高新區科技中一路騰訊大廈35層；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。