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龙图腾网恭喜平安科技(深圳)有限公司申请的专利推荐模型的训练方法、推荐方法和装置、电子设备及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：CN115269779B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202210908823.9，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权推荐模型的训练方法、推荐方法和装置、电子设备及介质是由王健宗;李泽远设计研发完成，并于2022-07-29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、推荐方法和装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种推荐模型的训练方法、推荐方法和装置、电子设备及介质，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取目标推荐数据和目标用户的原始用户数据，原始用户数据包括用户基本数据和第一用户评分数据；对第一用户评分数据进行筛选处理，得到目标推荐数据对应的第二用户评分数据；对第二用户评分数据进行高斯分布生成处理，得到评分概率分布数据；根据用户基本数据、目标推荐数据、第二用户评分数据构建初始扰动图；根据评分概率分布数据对初始扰动图进行增强处理，得到第一扰动图和第二扰动图；根据初始扰动图、第一扰动图以及第二扰动图对预设的神经网络模型进行训练，得到推荐模型。本申请能够改善模型的预测效果，提高推荐准确性。

本发明授权推荐模型的训练方法、推荐方法和装置、电子设备及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，所述训练方法包括：获取目标推荐数据和目标用户的原始用户数据，所述原始用户数据包括用户基本数据和第一用户评分数据；对所述第一用户评分数据进行筛选处理，得到所述目标推荐数据对应的第二用户评分数据；对所述第二用户评分数据进行高斯分布生成处理，得到评分概率分布数据；根据所述用户基本数据、所述目标推荐数据、所述第二用户评分数据构建初始扰动图；根据所述评分概率分布数据对所述初始扰动图进行增强处理，得到第一扰动图和第二扰动图；根据所述初始扰动图、所述第一扰动图以及所述第二扰动图对预设的神经网络模型进行训练，得到推荐模型；所述根据所述评分概率分布数据对所述初始扰动图进行增强处理，得到第一扰动图和第二扰动图，包括：通过预设函数对所述初始扰动图进行强度计算，得到所述初始扰动图的边强度；通过所述评分概率分布数据对所述边强度进行数据置换，得到边概率值;根据所述边概率值对所述初始扰动图进行拆分处理，得到所述第一扰动图和所述第二扰动图；所述根据所述初始扰动图、所述第一扰动图以及所述第二扰动图对预设的神经网络模型进行训练，得到推荐模型，包括：对所述初始扰动图进行编码处理，得到初始图表征向量，并对所述第一扰动图进行编码处理，得到第一图表征向量，并对所述第二扰动图进行编码处理，得到第二图表征向量；通过预设的第一损失函数对所述初始图表征向量进行损失计算，得到推荐损失值；通过预设的第二损失函数对所述第一图表征向量和所述第二图表征向量进行对比学习，得到对比损失值；根据所述对比损失值和所述推荐损失值对所述神经网络模型进行参数优化，以训练所述神经网络模型，得到所述推荐模型。

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