微梦创科网络科技(中国)有限公司张鹏涛获国家专利权
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龙图腾网获悉微梦创科网络科技(中国)有限公司申请的专利模型的训练方法、物料的召回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：CN115730217B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202211604889.5，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权模型的训练方法、物料的召回方法及装置是由张鹏涛;刘广东;韩梦凡设计研发完成，并于2022-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本模型的训练方法、物料的召回方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种模型的训练方法、物料的召回方法及装置，训练方法包括：获取在第一预设时间内与目标用户对应的多个用户特征集，以及在第一预设时间内用户点击过的物料组成的物料集，用户特征集为目标用户在每次点击物料时对应的用户特征的集合；基于用户特征集，确定与用户特征集对应的特征向量；通过多个特征向量对待训练的目标模型进行迭代训练，每次迭代训练将特征向量输入待训练的目标模型，获取待训练的目标模型输出的与目标用户对应的兴趣偏好向量；基于兴趣偏好向量、以及根据物料集构造得到的物料向量矩阵，确定在第一预设时间内目标用户点击过的目标物料的预估点击概率；在预估点击概率达到目标值的情况下，得到训练完成的目标模型。
本发明授权模型的训练方法、物料的召回方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取在第一预设时间内与目标用户对应的多个用户特征集，以及在所述第一预设时间内用户点击过的物料组成的物料集，其中，所述用户特征集为所述目标用户在每次点击物料时对应的用户特征的集合； 基于所述用户特征集，确定与所述用户特征集对应的特征向量； 通过多个所述特征向量对待训练的目标模型进行迭代训练，其中，每次迭代训练将所述特征向量输入所述待训练的目标模型，获取所述待训练的目标模型输出的与所述目标用户对应的兴趣偏好向量； 基于所述兴趣偏好向量、以及根据所述物料集构造得到的物料向量矩阵，确定在所述第一预设时间内所述目标用户点击过的目标物料的预估点击概率； 在所述预估点击概率达到目标值的情况下，得到训练完成的目标模型。
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