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龙图腾网获悉腾讯科技(北京)有限公司申请的专利构建多任务学习模型的方法、装置、电子设备及存储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：CN111723910B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202010555648.0，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权构建多任务学习模型的方法、装置、电子设备及存储介质是由陈潇凯;顾晓光;付立波设计研发完成，并于2020-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本构建多任务学习模型的方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种构建多任务学习模型的方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质；方法包括：在输入节点与多个任务节点之间，通过将子网络层与搜索层交错排布的方式，构建由多个子网络层以及多个搜索层构成的搜索空间；对从输入节点、经由搜索空间而到达每个任务节点的路径进行采样，以得到候选路径，并作为候选网络结构；根据样本数据，对候选网络结构的参数进行训练，以生成用于进行多个任务预测的多任务学习模型。通过本发明，能够自动并准确地构建多任务学习模型。

本发明授权构建多任务学习模型的方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种构建多任务学习模型的方法，其特征在于，应用于推荐系统中的服务器，所述方法包括： 接收终端发送的新闻推荐应用的新闻样本数据； 在输入节点与多个任务节点之间，通过将子网络层与搜索层交错排布的方式，构建由多个所述子网络层以及多个所述搜索层构成的搜索空间；所述搜索空间枚举所述子网络层中的子网络模块之间、所述子网络模块与多任务之间的对应关系，所述多任务包括预测所述新闻样本数据的点击率的任务和预测所述新闻样本数据的完成度的任务； 对所述搜索空间的结构参数进行映射处理，得到对应所述搜索空间中每个搜索块中的局部结构的采样概率；根据所述采样概率，构建所述每个搜索块的多项式分布；对所述多项式分布进行采样处理，得到对应所述每个搜索块的局部结构；将从所述输入节点、经由所述局部结构而到达每个所述任务节点的路径，作为候选网络结构； 根据所述新闻样本数据，对所述候选网络结构的参数进行训练，以生成用于进行多个推荐预测的多任务学习模型，其中，所述多任务学习模型中的所述输入节点的输入为所述新闻样本数据，所述多任务学习模型中的所述任务节点的输出为针对所述新闻样本数据的预测结果，其中，所述预测结果包括所述新闻样本数据的点击率和完成度； 通过训练后的所述多任务学习模型预估新闻的点击率和完成度，根据各所述新闻的点击率和完成度确定推荐的新闻，并通过新闻客户端进行个性化的新闻推荐。

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