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龙图腾网获悉华为技术有限公司申请的专利一种推荐模型的训练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：CN116467594B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202310377216.9，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种推荐模型的训练方法及相关装置是由武楚涵;贾庆林;李璟洁;李辰宇;唐睿明设计研发完成，并于2023-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种推荐模型的训练方法及相关装置在说明书摘要公布了：一种推荐模型的训练方法，应用于人工智能技术领域。在该方法中，先基于训练样本的特征来生成用于表征训练样本对应的推荐对象的标识特征，能够实现样本内知识迁移；再将训练样本的特征和标识特征融合后输入至全局共享网络和场景专有网络中进行结果预测，以充分学习场景间的共有信息和专有信息，实现跨场景知识迁移。通过同时开展样本内知识迁移和跨场景知识迁移，能够减轻模型对训练数据的依赖，充分地提高知识迁移效率，有效帮扶稀疏数据样本，提高模型的预测准确性。

本发明授权一种推荐模型的训练方法及相关装置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： 获取训练样本，所述训练样本为内容推荐场景下的样本，所述训练样本包括推荐对象的信息、用户针对于所述推荐对象所产生的行为数据以及产生所述行为数据时的状态； 将所述训练样本输入第一网络，得到所述第一网络输出的样本特征和第一标识特征，其中所述样本特征是对所述训练样本执行特征提取得到的，所述第一标识特征是对所述样本特征执行处理得到的，且所述第一标识特征用于表征所述训练样本对应的推荐对象； 融合所述样本特征和所述第一标识特征，得到第一融合特征； 将所述第一融合特征输入第二网络，得到所述第二网络输出的预测结果，所述第二网络包括全局共享子网络和多个专有子网络，所述预测结果是融合所述全局共享子网络和目标子网络对所述第一融合特征进行处理的结果得到的，所述目标子网络是基于所述训练样本对应的推荐场景在所述多个专有子网络中确定的； 基于损失函数，更新第一模型，所述第一模型包括所述第一网络和所述第二网络，所述损失函数是基于所述预测结果以及所述训练样本对应的真实标签之间的差异得到的，所述真实标签用于指示所述训练样本是否具有对应的转化行为。

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