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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推荐模型训练方法和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：CN113536105B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202011223031.5，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权推荐模型训练方法和装置是由叶佳木设计研发完成，并于2020-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本推荐模型训练方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种推荐模型训练方法和装置。所述方法包括：获取训练样本，并获取至少二个已训练子目标模型分别对应的子标签集；将训练样本输入到已训练子目标模型中，得到子推荐度集；将各个子推荐度集输入到初始融合推荐模型中，得到融合推荐度集，基于融合推荐度将各个历史推荐目标进行排序，得到历史推荐目标序列；基于历史推荐目标序列得到各个已训练子目标模型分别对应的子标签序列；基于各个子标签序列对应的排序评价信息确定目标排序评价信息；基于目标排序评价信息更新初始融合推荐模型，当训练完成时，得到目标融合推荐模型，目标融合推荐模型用于对待推荐信息进行推荐。采用本方法能够提高目标融合推荐模型在进行推荐时的精确性。

本发明授权推荐模型训练方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种推荐模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练样本，所述训练样本包括各个历史推荐目标，并获取至少二个已训练子目标模型分别对应的子标签集，所述子标签集中包括各个历史推荐目标对应的子标签； 将所述训练样本输入到所述已训练子目标模型中，得到各个已训练子目标模型输出的子推荐度集，所述子推荐度集中包括所述各个历史推荐目标对应的子推荐度； 将各个子推荐度集输入到初始融合推荐模型中，得到融合推荐度集，所述融合推荐度集包括所述各个历史推荐目标对应的融合推荐度，基于所述融合推荐度将所述各个历史推荐目标进行排序，得到历史推荐目标序列； 基于所述历史推荐目标序列的顺序将所述子标签集中各个历史推荐目标对应的子标签进行排序，得到所述各个已训练子目标模型分别对应的子标签序列； 基于排序评价指标确定各个子标签序列对应的排序评价信息，基于所述各个子标签序列对应的排序评价信息确定目标排序评价信息，包括：基于所述各个已训练子目标模型对应的预设权重和所述各个子标签序列对应的平均排序评价信息进行加权计算，得到第二目标排序评价信息，所述平均排序评价信息是获取每个历史用户标识的各个子标签序列对应的排序评价信息，并获取历史用户总数量，以及基于所述每个历史用户标识的各个子标签序列对应的排序评价信息和所述历史用户总数量进行平均计算确定的，所述训练样本包括各个历史用户标识和每个历史用户标识对应的各个历史推荐目标； 基于所述目标排序评价信息更新所述初始融合推荐模型，当训练完成时，得到目标融合推荐模型，所述目标融合推荐模型用于对待推荐信息进行推荐。

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