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龙图腾网获悉腾讯音乐娱乐科技(深圳)有限公司申请的专利推荐模型的训练方法、推荐模型以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：CN116956040B 。

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：202310933234.0，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权推荐模型的训练方法、推荐模型以及存储介质是由于江兴设计研发完成，并于2023-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本推荐模型的训练方法、推荐模型以及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种推荐模型的训练方法、推荐模型以及存储介质，用于互联网技术领域，包括：获取原始训练集、无偏训练集以及初始推荐模型；将加权后的原始训练集以及加权后的无偏训练集输入初始推荐模型，根据初始推荐模型输出的第一预测分数以及样本的权重构建第一损失函数；将无偏训练集输入无偏推荐模型，根据无偏推荐模型输出的用户浏览样本的第二预测分数构建第二损失函数；基于第一预测分数以及第二预测分数，构建无偏推荐模型对初始推荐模型的蒸馏损失函数；当第一损失函数、第二损失函数以及蒸馏损失函数均收敛，则训练完成得到目标推荐模型。在解决马太效应的同时，该推荐模型推荐的样本更能够反映用户的真实兴趣，提高推荐精度。

本发明授权推荐模型的训练方法、推荐模型以及存储介质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，包括： 获取原始训练集、无偏训练集以及初始推荐模型，其中，所述原始训练集包括：推荐系统推荐的样本，所述无偏训练集包括：在所述推荐系统的候选推荐样本中随机选取的样本，所述初始推荐模型用于预测输入的样本被用户完整浏览的概率； 获取所述原始训练集以及所述无偏训练集中样本的样本标签，所述样本标签用于指示样本是否被用户完整浏览； 对所述无偏训练集的样本进行加权，并基于所述原始训练集的样本属于所述无偏训练集的概率对所述原始训练集的样本进行加权； 将加权后的原始训练集以及加权后的无偏训练集中的第一样本输入所述初始推荐模型，根据所述初始推荐模型输出的第一预测分数、所述第一样本的样本标签以及所述第一样本的样本权重构建第一损失函数； 将所述无偏训练集中的第二样本输入无偏推荐模型，根据所述无偏推荐模型输出的第二预测分数以及所述第二样本的样本标签构建第二损失函数；其中，所述无偏推荐模型用于预测输入的样本被用户完整浏览的概率； 基于所述第一预测分数以及所述第二预测分数，构建所述无偏推荐模型对所述初始推荐模型的蒸馏损失函数； 当所述第一损失函数、所述第二损失函数以及所述蒸馏损失函数均收敛，则确定所述初始推荐模型训练完成，得到目标推荐模型。

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