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龙图腾网恭喜腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利模型训练方法、推荐方法及相关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：CN118939984B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202411424240.4，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权模型训练方法、推荐方法及相关装置是由叶祺;詹志征;王俊乐;王峰设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练方法、推荐方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种模型训练方法、推荐方法及相关装置，其中该模型训练方法包括：获取训练标识序列；通过待训练的序列模型，根据训练标识序列，建模得到包括多个样本对象各自对应的预测建模特征的预测特征序列；针对每个样本对象，根据其对应的预测建模特征，确定其对应的预测推荐对象类别；根据其对应的预测建模特征、标签推荐对象的嵌入特征和负相关对象的嵌入特征，确定其对应的综合相关性数据；根据多个样本对象各自对应的预测推荐对象类别生成第一损失函数；根据多个样本对象各自对应的综合相关性数据生成第二损失函数；基于第一损失函数和第二损失函数，训练序列模型，得到目标序列模型。该方法能够减少训练资源的消耗，保证收敛效果。

本发明授权模型训练方法、推荐方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练标识序列；所述训练标识序列包括多个样本对象各自的标识，且各个所述标识按照样本用户对所述多个样本对象触发参考行为的顺序排列；所述样本对象包括商品、视频、音频、文本与新闻中至少一种；所述参考行为包括浏览、购买、收藏、加入购物车、点赞和评论中至少一种；通过待训练的序列模型，根据所述训练标识序列建模得到预测特征序列；所述预测特征序列包括所述多个样本对象各自对应的预测建模特征；所述序列模型为自然语言处理领域中的语言模型或大语言模型；针对每个所述样本对象，根据所述样本对象对应的预测建模特征，确定所述样本对象对应的预测推荐对象类别；计算所述样本对象对应的预测建模特征与所述样本对象对应的标签推荐对象的嵌入特征之间的第一相关度；计算所述预测建模特征与所述样本对象对应的每个负相关对象的嵌入特征之间的第二相关度；根据所述第一相关度和各个所述第二相关度，确定所述样本对象对应的综合相关性数据；根据所述多个样本对象各自对应的预测推荐对象类别，生成第一损失函数；根据所述多个样本对象各自对应的综合相关性数据，生成第二损失函数；基于所述第一损失函数和所述第二损失函数，训练所述序列模型，得到目标序列模型；所述目标序列模型用于在推荐任务中进行特征建模。

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