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龙图腾网获悉网易传媒科技(北京)有限公司申请的专利推荐模型的训练方法、装置、计算设备及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：CN114548401B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202210130108.7，技术领域涉及：G06N3/0442；该发明授权推荐模型的训练方法、装置、计算设备及介质是由罗凡;许盛辉;潘照明设计研发完成，并于2022-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本推荐模型的训练方法、装置、计算设备及介质在说明书摘要公布了：本公开的实施方式提供了一种推荐模型的训练方法、装置、计算设备及介质。获取样本对象的样本特征信息以及样本推荐得分，通过初始推荐模型，分别确定各个样本对象在各个预测目标下的第一推荐得分和第二推荐得分，以基于样本推荐得分、第一推荐得分和第二推荐得分，训练初始推荐模型。目标任务网络所包括的隐层的数量不超过第一设定阈值，和或，目标任务网络中各个隐层所包括的神经元数量不超过第二设定阈值，以使目标任务网络的网络参数较少，在可以通过多个初始任务网络保证多个预测目标之间的冲突较少的基础上，目标任务网络可以更好地学习不同任务目标之间的共有知识，进而可以提高训练得到的网络参数的准确性，提高推荐模型的排序准确性。

本发明授权推荐模型的训练方法、装置、计算设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种推荐模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多个样本对象的样本特征信息以及各个样本对象所对应的样本推荐得分；其中，所述样本对象至少包括多媒体数据和商品，所述样本特征信息至少基于样本用户对样本对象的操作数据确定，所述操作数据至少包括点击操作、点赞操作、评论操作以及各种操作发生的时间； 将各个样本对象所对应的样本特征信息分别输入初始推荐模型的多个初始特征提取网络，得到各个初始特征提取网络输出的多个样本第一特征； 基于所述多个初始特征提取网络输出的多个样本第一特征，通过所述初始推荐模型的目标任务网络，确定各个样本对象在各个预测目标下的第一推荐得分，并基于所述多个样本第一特征，通过所述初始推荐模型的多个初始任务网络，确定各个样本对象在各个预测目标下的第二推荐得分；其中，所述目标任务网络所包括的隐层的数量不超过第一设定阈值，和或，所述目标任务网络中各个隐层所包括的神经元数量不超过第二设定阈值；所述目标任务网络用于学习不同预测目标之间的共有知识； 基于各个样本对象所对应的所述样本推荐得分、所述第一推荐得分和所述第二推荐得分，训练所述初始推荐模型。

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