北京有竹居網絡技術有限公司曾程獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉北京有竹居網絡技術有限公司申請的專利一種信息推薦模型的訓練方法、裝置及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：CN114021010B 。
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：202111294582.5，技術領域涉及：G06F16/9535；該發明授權一種信息推薦模型的訓練方法、裝置及設備是由曾程;佘琪;王長虎設計研發完成，并于2021-11-03向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種信息推薦模型的訓練方法、裝置及設備在說明書摘要公布了：本申請實施例公開了一種信息推薦模型的訓練方法、裝置和設備，將至少兩條樣本數據輸入信息推薦模型，得到第一、第二特征數據。根據同一樣本數據的第一特征數據與第二特征數據之間的差距，以及不同樣本數據的第一特征數據之間的差距或第二特征數據之間的差距，計算損失值。利用損失值調整信息推薦模型的模型參數。達到停止條件時，獲得信息推薦模型的初始化模型參數。利用訓練數據在初始化模型參數的基礎上調整信息推薦模型的模型參數，最終獲取訓練完成的信息推薦模型。在不平衡的樣本數據中進行自監督預訓練，獲取與標簽無關的初始化模型參數，其使得在模型訓練時，信息推薦模型對訓練數據的特征表示更泛化，提高了信息推薦模型的準確性。
本發明授權一種信息推薦模型的訓練方法、裝置及設備在權利要求書中公布了：1.一種信息推薦模型的訓練方法，其特征在于，所述方法包括： 將至少兩條樣本數據輸入信息推薦模型，進行第一數據特征提取，得到所述至少兩條樣本數據的第一特征數據；所述樣本數據包括用戶行為數據以及推薦對象數據；所述樣本數據為無標簽信息的樣本數據； 將所述至少兩條樣本數據輸入所述信息推薦模型，進行第二數據特征提取，得到所述至少兩條樣本數據的第二特征數據； 根據同一樣本數據的第一特征數據與第二特征數據之間的差距，以及不同樣本數據的第一特征數據之間的差距或者第二特征數據之間的差距，構建自監督損失函數，計算損失值； 利用所述損失值調整所述信息推薦模型的模型參數，重復執行所述將至少兩條樣本數據輸入信息推薦模型，進行第一數據特征提取以及后續步驟，直到達到停止條件，獲得所述信息推薦模型的初始化模型參數； 利用訓練數據在所述信息推薦模型的初始化模型參數的基礎上調整所述信息推薦模型的模型參數，得到訓練完成的信息推薦模型。
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北京有竹居網絡技術有限公司，其通訊地址為：101299 北京市平谷區林蔭北街13號信息大廈802；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”。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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