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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司;清华大学申请的专利内容推荐控制及召回模型的训练方法、装置、设备和介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114638372B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202011477384.8，技术领域涉及：G06Q30/02；该发明授权内容推荐控制及召回模型的训练方法、装置、设备和介质是由刘月;王鑫;朱文武;周江设计研发完成，并于2020-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本内容推荐控制及召回模型的训练方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及内容推荐控制及召回模型的训练方法、装置、设备和介质，用以提升推荐系统的定向推荐能力，提高召回率。其中，方法包括：获取训练样本数据集，并下采样得到子样本数据集；基于各子样本数据集对召回模型进行超参数优化，获得各子样本数据集对应的中间超参数组；根据各中间超参数组在召回模型上的准确度，预测各备选超参数组在召回模型上的准确度；基于准确度从各备选超参数组中选择超参数组对召回模型进行超参数配置并进行超参数调整，获得目标召回模型；基于目标召回模型向目标对象进行多媒体内容推荐。本申请基于元学习提高了超参数选择效率，得到的目标召回模型更加准确，可有效提升推荐系统的定向推荐能力。

本发明授权内容推荐控制及召回模型的训练方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种内容推荐控制方法，其特征在于，该方法包括： 对训练样本数据集进行下采样得到多个子样本数据集，所述训练样本数据集用于训练目标推荐系统的第一召回模型；其中，所述训练样本数据集中的训练样本包括样本对象特征，样本多媒体内容特征，以及样本对象与样本多媒体内容的操作标签； 分别基于各个子样本数据集，对所述第一召回模型进行超参数优化，获得各个子样本数据集分别对应的中间超参数组； 分别根据各个子样本数据集对应的中间超参数组在所述第一召回模型上的准确度，以及超参数学习器，预测各个备选超参数组在所述第一召回模型上的准确度，每个备选超参数组是基于所述训练样本数据集进行初始化获得的；所述超参数学习器是：以各个子样本数据集对应的中间超参数组在所述第一召回模型上的准确度为训练标签，以各个子样本数据集对应的中间超参数组和元特征为输入训练得到的； 根据各个备选超参数组在所述第一召回模型上的准确度，从各个备选超参数组中选择超参数组对所述第一召回模型进行超参数配置并进行超参数调整，获得目标召回模型； 基于所述目标召回模型向目标对象进行多媒体内容推荐。

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