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龙图腾网获悉百度时代网络技术(北京)有限公司申请的专利推荐度确定方法、多目标预测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：CN116955793B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202310498093.4，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权推荐度确定方法、多目标预测模型的训练方法及装置是由吴学超;刘星;王爽旭;祝帅;吴洁设计研发完成，并于2023-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本推荐度确定方法、多目标预测模型的训练方法及装置在说明书摘要公布了：本公开提供了一种推荐度确定方法、多目标预测模型的训练方法及装置，涉及数据处理技术领域，尤其涉及深度学习及信息流技术领域。具体实现方案为：根据推荐对象以及候选资源对象，确定权重特征；将权重特征输入训练好的多目标预测模型，得到互动概率以及与N个个性化行为分别对应的N个行为概率，其中，行为概率用于表征推荐对象对候选资源对象具有与该行为概率对应的个性化行为的概率，互动概率用于表征推荐对象对候选资源对象具有N个个性化行为之一的概率；根据互动概率以及N个行为概率，确定候选资源对象的推荐度。通过训练好的多目标预测模型预测互动概率目标，更好地实现了对各个个性化行为之间的共性的挖掘，使得得到的推荐度更为准确。

本发明授权推荐度确定方法、多目标预测模型的训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种推荐度确定方法，包括： 根据推荐对象以及候选资源对象，确定权重特征； 将所述权重特征输入训练好的多目标预测模型，得到互动概率以及与N个个性化行为分别对应的N个行为概率，其中，所述行为概率用于表征所述推荐对象对所述候选资源对象具有与该行为概率对应的个性化行为的概率，所述互动概率用于表征所述推荐对象对所述候选资源对象具有所述N个个性化行为之一的概率，其中，N为大于等于2的正整数； 根据所述互动概率以及所述N个行为概率，确定所述候选资源对象的推荐度； 其中，所述训练好的多目标预测模型包括第一子模型，所述第一子模型包括第一共享专家网络以及与所述第一共享专家网络对应的第一互动塔；所述第一子模型还包括N个第一行为专家网络、以及与所述N个第一行为专家网络分别对应的N个第一行为塔；将所述权重特征输入训练好的多目标预测模型，得到互动概率以及与N个个性化行为分别对应的N个行为概率，包括： 将所述权重特征输入所述第一共享专家网络，得到第一互动特征； 将所述第一互动特征输入第一互动塔中，得到所述互动概率； 将所述权重特征分别输入所述N个第一行为专家网络，得到N个第一行为特征； 将所述N个第一行为特征中的每个第一行为特征分别与所述第一互动特征进行融合，得到N个第一中间特征； 将所述N个第一中间特征分别输入N个第一行为塔中，得到所述N个行为概率。

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