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龍圖騰網獲悉北京三快在線科技有限公司申請的專利一種模型訓練的方法、信息推薦的方法以及裝置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：CN114860967B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202210473098.7，技術領域涉及：G06F16/435；該發明授權一種模型訓練的方法、信息推薦的方法以及裝置是由胡焜;彭沖;程兵設計研發完成，并于2022-04-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種模型訓練的方法、信息推薦的方法以及裝置在說明書摘要公布了：本說明書公開了一種模型訓練的方法、信息推薦的方法以及裝置。首先，獲取用戶在歷史設定時長內針對各推薦多媒體信息的操作信息。其次，根據操作信息，從各推薦多媒體信息中，確定出用戶瀏覽的各第一多媒體信息，以及確定用戶未瀏覽的各第二多媒體信息。而后，將各第一多媒體信息以及各第二多媒體信息輸入到待訓練的推薦模型中，確定每個第一多媒體信息對應的第一特征，以及每個第二多媒體信息對應的第二特征。最后，以最小化第一特征之間的偏差，以及最大化第一特征與第二特征之間的偏差為優化目標，對推薦模型進行訓練。本方法可以通過第一特征之間的相似性，以及第一特征與第二特征之間的差異性，提高向用戶推薦的多媒體信息的準確性。

本發明授權一種模型訓練的方法、信息推薦的方法以及裝置在權利要求書中公布了：1.一種模型訓練的方法，其特征在于，包括： 獲取用戶在歷史設定時長內針對各推薦多媒體信息的操作信息； 根據所述操作信息，從所述各推薦多媒體信息中，確定出所述用戶瀏覽的推薦多媒體信息，作為各第一多媒體信息，以及確定所述用戶未瀏覽的推薦多媒體信息，作為各第二多媒體信息； 將所述各第一多媒體信息以及所述各第二多媒體信息輸入到待訓練的推薦模型中，確定每個第一多媒體信息對應的特征，作為第一特征，以及每個第二多媒體信息對應的特征，作為第二特征； 針對每個第一多媒體信息，以最小化該第一多媒體信息對應的第一特征，與其他第一多媒體信息對應的第一特征之間的偏差，以及最大化該第一多媒體信息對應的第一特征與所述第二特征之間的偏差為優化目標，對所述推薦模型進行訓練；根據所述操作信息，從所述各推薦多媒體信息中，確定出所述用戶瀏覽的推薦多媒體信息，作為各第一多媒體信息，以及確定所述用戶未瀏覽的推薦多媒體信息，作為各第二多媒體信息，具體包括： 根據所述操作信息，將所述各推薦多媒體信息進行隨機變換，得到各第一變換后多媒體信息以及各第二變換后多媒體信息； 從所述各第一變換后多媒體信息中，確定所述用戶瀏覽的推薦多媒體信息，作為各第一多媒體信息，以及確定所述用戶未瀏覽的推薦多媒體信息，作為各第二多媒體信息； 從所述各第二變換后多媒體信息中，確定所述用戶瀏覽的推薦多媒體信息，作為各第三多媒體信息，以及確定所述用戶未瀏覽的推薦多媒體信息，作為各第四多媒體信息； 所述推薦模型包括：特征子模型、輔助子模型； 將所述各第一多媒體信息以及所述各第二多媒體信息輸入到待訓練的推薦模型中，確定每個第一多媒體信息對應的特征，作為第一特征，以及每個第二多媒體信息對應的特征，作為第二特征，具體包括： 將所述各第一變換后多媒體信息以及所述各第二變換后多媒體信息輸入到待訓練的特征子模型中，確定每個第一變換后多媒體信息對應的特征，作為第一模型特征，以及每個第二變換后多媒體信息對應的特征，作為第二模型特征；將所述各第一變換后多媒體信息以及所述各第二變換后多媒體信息輸入到待訓練的輔助子模型中，確定每個第一變換后多媒體信息對應的特征，作為第一輔助特征，以及每個第二變換后多媒體信息對應的特征，作為第二輔助特征；針對每個第一多媒體信息，以最小化該第一多媒體信息對應的第一特征，與其他第一多媒體信息對應的第一特征之間的偏差，以及最大化該第一多媒體信息對應的第一特征與所述第二特征之間的偏差為優化目標，對所述推薦模型進行訓練，具體包括： 針對每個推薦多媒體信息，確定該推薦多媒體信息對應的所述第一模型特征與該推薦多媒體信息對應的所述第二輔助特征之間的相似度，作為第一相似度，并確定該推薦多媒體信息對應的所述第一模型特征與其他推薦多媒體信息對應的所述第二輔助特征之間的差異度，作為第一差異度； 針對每個第一多媒體信息，以最小化該第一多媒體信息對應的第一特征，與其他第一多媒體信息對應的第一特征之間的偏差，以及最大化該第一多媒體信息對應的第一特征與所述第二特征之間的偏差為優化目標，并以最大化所述第一相似度以及所述第一差異度為優化目標，對所述推薦模型進行訓練。

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