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龍圖騰網獲悉網易傳媒科技(北京)有限公司申請的專利推薦模型訓練方法、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：CN114491264B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08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：202210103400.X，技術領域涉及：G06F16/9535；該發明授權推薦模型訓練方法、介質、裝置和計算設備是由張華;沈童設計研發完成，并于2022-01-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本推薦模型訓練方法、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推薦模型訓練方法、介質、裝置和計算設備。該方法包括：基于推送內容的推送記錄和用戶對推送內容的交互操作記錄，生成訓練樣本，訓練樣本包括推送內容對應的流行度和用戶對每個推送內容是否存在交互操作的標簽值；將訓練樣本輸入到推薦模型中進行訓練，輸出用戶特征參數和內容特征參數，推薦模型為矩陣分解模型。通過將流行度納入訓練的目標，使得到的用戶特征參數和內容特征參數中流行與非流行的因子間解耦合，減少流行內容對推薦模型在確定待推送內容時的主導作用，進而減少推送內容偏向流行的馬太效應，提高用戶流行以外的興趣偏好領域的覆蓋度，為用戶帶來了更好的體驗。

本發明授權推薦模型訓練方法、介質、裝置和計算設備在權利要求書中公布了：1.一種推薦模型訓練方法，包括如下步驟： 基于推送內容的推送記錄和用戶對所述推送內容的交互操作記錄，生成訓練樣本，所述訓練樣本包括所述推送內容對應的流行度和用戶對每個推送內容是否存在交互操作的標簽值； 將所述訓練樣本輸入到推薦模型中進行訓練，輸出用戶特征參數和內容特征參數，所述推薦模型為矩陣分解模型; 所述將所述訓練樣本輸入到推薦模型中進行訓練，輸出用戶特征參數和內容特征參數，包括： 基于所述推薦模型對應的用戶特征參數和內容特征參數，確定所述訓練樣本對應的預測交互操作概率值和預測流行度； 依次基于所述訓練樣本中的所述標簽值與所述預測交互操作概率值的差異，所述流行度與所述預測流行度的差異，調整所述用戶特征參數和內容特征參數，直到滿足訓練結束條件； 所述用戶特征參數和內容特征參數均包含流行因子和偏好因子； 所述基于所述推薦模型對應的用戶特征參數和內容特征參數，確定所述訓練樣本對應的預測交互操作概率值和預測流行度，包括： 根據所述用戶特征參數和內容特征參數的流行因子的內積與所述用戶特征參數和內容特征參數的偏好因子的內積之和，確定所述預測交互操作概率值； 根據所述用戶特征參數和內容特征參數的流行因子的內積與所述用戶特征參數和內容特征參數的偏好因子的內積之差，確定所述預測流行度。

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