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龙图腾网获悉北京龙智数科科技服务有限公司申请的专利一种推荐模型的训练方法及装置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：CN116383638B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202211699937.3，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种推荐模型的训练方法及装置是由暴宇健;董辉设计研发完成，并于2022-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种推荐模型的训练方法及装置在说明书摘要公布了：本公开涉及人工智能技术领域，提供了一种推荐模型的训练方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。该方法可以根据不同的样本类型设置不同的损失函数权重值，以便对所述推荐模型进行训练的过程中，可以减少不影响模型训练效果的样本类型的训练推荐样本的损失函数权重值，以及提高对模型训练效果影响较大的样本类型的训练推荐样本的损失函数权重值，以充分发挥对模型训练效果影响较大的样本类型的训练推荐样本的潜力，减少对模型训练效果没有影响或者影响较差的样本类型的训练推荐样本对于推荐模型训练的影响，以便可以提升了推荐模型的训练效率和效果，进而提升推荐模型的性能，进一步提高实际业务场景中推荐模型的推荐效果。

本发明授权一种推荐模型的训练方法及装置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： 获取训练推荐样本集；其中，所述训练推荐样本集包括若干训练推荐样本，每组训练推荐样本包括用户属性信息、商品属性信息、交互行为信息以及真实推荐转化结果； 利用所述训练推荐样本集对预设的推荐模型进行N轮训练，得到所述训练推荐样本集中每组训练推荐样本分别在每一轮训练中的损失函数值； 根据所述训练推荐样本集中每组训练推荐样本分别在每一轮训练中的损失函数值，确定每组训练推荐样本的样本类型； 利用所述训练推荐样本集、所述训练推荐样本集中每组训练推荐样本的样本类型和预设的样本类型对应的损失函数权重值，对所述推荐模型进行训练，得到已训练的推荐模型； 所述利用所述训练推荐样本集对预设的推荐模型进行N轮训练，得到所述训练推荐样本集中每组训练推荐样本分别在每一轮训练中的损失函数值，包括： 针对所述训练推荐样本集中的每组训练推荐样本的每一轮训练，将所述训练推荐样本中的用户属性信息、商品属性信息和交互行为信息输入预设的推荐模型，得到所述用户属性信息、所述商品属性信息和所述交互行为信息对应的预测推荐转化结果；根据所述训练推荐样本中的真实推荐转化结果和所述预测推荐转化结果，确定本轮训练的损失函数值； 所述根据所述训练推荐样本集中每组训练推荐样本分别在每一轮训练中的损失函数值，确定每组训练推荐样本的样本类型，包括： 针对所述训练推荐样本集中的每组训练推荐样本，根据所述训练推荐样本分别在每一轮训练中的损失函数值，确定前M轮训练的损失函数值平均值和后X轮训练的损失函数值，其中，M、X均小于N；根据所述前M轮训练的损失函数值平均值和所述后X轮训练的损失函数值，确定所述训练推荐样本的训练全程损失下降度； 根据所述训练推荐样本集中的各个训练推荐样本的训练全程损失下降度，确定每组训练推荐样本的样本类型。

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