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龙图腾网获悉拉扎斯网络科技(上海)有限公司申请的专利序列推荐模型的训练方法、序列推荐方法和电子设备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：CN120688586B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202511204491.6，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权序列推荐模型的训练方法、序列推荐方法和电子设备是由姚可欣;刘记平;桑梓森设计研发完成，并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本序列推荐模型的训练方法、序列推荐方法和电子设备在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种序列推荐模型的训练方法、序列推荐方法和电子设备，序列推荐模型的训练方法包括：根据历史时段内的用户行为序列生成样本数据；将样本数据输入待训练的神经网络模型中，对样本商户属性信息、样本时间信息和样本位置信息进行融合，得到样本复合行为序列；根据样本复合行为序列预测用户在下一个时间步的兴趣表征序列；将兴趣表征序列、曝光商户的第一商户属性信息、当前时间信息和曝光商户的第一位置信息进行融合；根据融合信息预测用户对曝光商户的点击率；根据兴趣表征序列、点击率和样本数据进行模型训练，得到序列推荐模型。本申请训练的序列推荐模型具备强大的情景感知能力，能够精确预测用户兴趣并为用户推荐感兴趣商户。

本发明授权序列推荐模型的训练方法、序列推荐方法和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种序列推荐模型的训练方法，其特征在于，包括： 根据历史时段内的用户行为序列，生成样本数据；所述用户行为序列用于表示用户在多个时间步和样本商户之间的交互行为；所述样本数据包括：所述样本商户的样本商户属性信息、所述用户与所述样本商户进行交互的样本时间信息以及所述样本商户的样本位置信息； 将所述样本数据输入待训练的神经网络模型中，通过所述神经网络模型对所述样本商户属性信息、所述样本时间信息和所述样本位置信息进行融合，得到融合后的样本复合行为序列；根据所述样本复合行为序列，预测所述用户在下一个时间步的兴趣表征序列；将所述兴趣表征序列、曝光商户的第一商户属性信息、当前时间信息和所述曝光商户的第一位置信息进行融合，得到融合信息；根据所述融合信息，预测所述用户对曝光商户的点击率；所述兴趣表征序列用于表示所述用户感兴趣的商户属性信息； 根据所述兴趣表征序列、所述点击率和所述样本数据，确定所述神经网络模型的目标损失函数，根据所述目标损失函数对所述神经网络模型进行迭代训练，得到序列推荐模型；所述目标损失函数用于表示以下至少一项：所述神经网络模型对所述兴趣表征序列的预测准确性、所述神经网络模型对所述点击率的预测准确性。

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