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龍圖騰網獲悉杭州網易云音樂科技有限公司申請的專利去除位置偏置的模型訓練方法、介質、裝置和計算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：CN114357304B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202210004719.7，技術領域涉及：G06F16/9535；該發明授權去除位置偏置的模型訓練方法、介質、裝置和計算設備是由章鶯;肖強;李勇設計研發完成，并于2022-01-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本去除位置偏置的模型訓練方法、介質、裝置和計算設備在說明書摘要公布了：本公開的實施方式提供了一種去除位置偏置的模型訓練方法、介質、裝置和計算設備，對于點擊任務或完播任務中的任一種任務，在模型的訓練過程中，基于主模型，根據任務中樣本對象的用戶特征、對象特征，獲得所述任務對應的擬預測值；同時，基于第一從模型，通過樣本對象的對象位置特征，獲得樣本對象對應的位置影響力值；再通過獲取的位置影響力值對主模型和從模型進行迭代訓練，使得訓練得到的主模型可以去除位置偏置，從而在通過主模型進行對象推薦時，可以消除對象所在位置對推薦結果的影響，獲得潛在的用戶真正感興趣的對象，從而提升用戶的滿意度，進而提升平臺的推薦轉化率。

本發明授權去除位置偏置的模型訓練方法、介質、裝置和計算設備在權利要求書中公布了：1.一種去除位置偏置的模型訓練方法，其特征在于，包括： 對于點擊任務或完播任務中的任一種任務，獲取所述任務中樣本對象的第一用戶特征、對象特征，所述第一用戶特征包括用戶畫像特征、用戶設備特征、用戶歌曲偏好特征，所述對象特征包括歌曲畫像特征、歌曲熱度特征、歌曲行為特征； 獲取所述第一用戶特征對應的用戶向量和所述對象特征對應的對象向量； 將所述用戶向量和所述對象向量輸入主模型的注意力網絡，獲得交叉向量； 獲取所述任務中樣本對象的上下文特征對應的上下文特征向量，所述上下文特征包括所述樣本對象對應的推薦主題特征； 通過所述主模型的拼接層，將上下文特征向量和交叉向量進行拼接處理，得到目標拼接向量； 通過所述主模型的全連接層，基于預設非線性函數，根據所述目標拼接向量獲得擬預測值，所述預設非線性函數PReLu函數； 獲取所述樣本對象的對象位置特征和第二用戶特征，將所述對象位置特征和所述第二用戶特征輸入第一從模型，獲得位置影響力值，所述位置影響力值用于表征對象的展示位置對所述任務的影響力大小；所述第二用戶特征為用戶的基礎屬性特征； 根據所述擬預測值和所述位置影響力值，確定所述任務對應的第一預測值； 根據所述第一預測值、所述樣本的第一真實標簽和第一損失函數，對所述主模型和所述第一從模型進行迭代訓練，直到滿足訓練退出條件，獲得目標主模型； 當所述任務為完播任務時，所述模型訓練方法還包括： 將所述對象位置特征輸入第二從模型，獲得選擇概率值，所述選擇概率值用于表征用戶主動選擇對象的概率； 根據所述第一預測值和所述選擇概率值，確定所述完播任務對應的第二預測值； 根據所述第二預測值、所述樣本的第二真實標簽和第二損失函數，對所述主模型、所述第一從模型和所述第二從模型進行迭代訓練，直到滿足訓練退出條件，獲得目標主模型； 所述對象位置特征包括：所述對象在第一區域中的第一位置特征和所述第一區域在所有區域中的第二位置特征； 所述將所述對象位置特征和第二用戶特征輸入第一從模型，獲得位置影響力值，包括： 獲取所述第一位置特征對應的第一獨熱向量； 根據所述第一獨熱向量，查找到所述第一獨熱向量對應的第一稠密向量； 獲取所述第二位置特征對應的第二獨熱向量； 根據所述第二獨熱向量，查找所述第二獨熱向量對應的第二稠密向量； 獲取所述第二用戶特征對應的從用戶向量； 將所述從用戶向量與預設稠密矩陣相乘，得到第三稠密向量； 將所述第一稠密向量、所述第二稠密向量和所述第三稠密向量輸入所述第一從模型的拼接層進行拼接，得到第一拼接向量； 通過所述第一從模型的全連接層，基于預設非線性函數，根據所述第一拼接向量獲得所述位置影響力值。

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