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龙图腾网恭喜腾讯音乐娱乐科技(深圳)有限公司申请的专利一种神经网络模型训练方法及歌曲挖掘方法、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：CN112231511B 。

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：202011124015.0，技术领域涉及：G06F16/635；该发明授权一种神经网络模型训练方法及歌曲挖掘方法、装置是由夏志强;吴斌;雷兆恒设计研发完成，并于2020-10-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种神经网络模型训练方法及歌曲挖掘方法、装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种歌曲挖掘方法、装置、设备及计算机可读存储介质，获取待挖掘的目标歌曲；获取与目标歌曲间满足相似条件的历史歌曲；基于历史歌曲确定第一目标输入信息，基于目标歌曲确定第二目标输入信息；并传输第一目标输入信息和第二目标输入信息至预先训练的神经网络模型，获取预先训练的神经网络模型输出的目标歌曲的目标交互信息；基于目标交互信息确定目标歌曲的挖掘结果。由于目标交互信息为预先训练的神经网络模型预测出的用户与目标歌曲交互的信息，所以本申请实现了根据目标歌曲及与目标歌曲相似的历史歌曲来预测目标交互信息，且挖掘结果与用户对歌曲的实际需求相符，歌曲挖掘性能好。

本发明授权一种神经网络模型训练方法及歌曲挖掘方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种歌曲挖掘方法，其特征在于，包括： 获取待挖掘的目标歌曲，所述目标歌曲为交互信息未知的歌曲； 获取与所述目标歌曲间满足相似条件的历史歌曲，且所述历史歌曲为交互信息已知的歌曲； 基于所述历史歌曲确定第一目标输入信息，基于所述目标歌曲确定第二目标输入信息； 传输所述第一目标输入信息和所述第二目标输入信息至预先训练的神经网络模型，获取所述预先训练的神经网络模型输出的所述目标歌曲的目标交互信息，且所述历史歌曲的交互信息用于对所述目标歌曲的所述目标交互信息进行约束； 基于所述目标交互信息确定所述目标歌曲的挖掘结果； 其中，所述目标交互信息用于表征用户与所述目标歌曲交互的结果； 其中，所述预先训练的神经网络模型基于所述第一目标输入信息和所述第二目标输入信息输出所述目标交互信息，包括： 基于可学习的CNN网络结构对所述第一目标输入信息进行特征提取，得到第一目标CNN特征； 基于所述可学习的CNN网络结构对所述第二目标输入信息进行特征提取，得到第二目标CNN特征； 计算所述第一目标CNN特征与所述第二目标CNN特征间的相似度，并基于所述相似度确定所述目标交互信息。

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