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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利多媒体信息推荐模型训练方法、推荐方法及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：CN117150053B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202210557738.2，技术领域涉及：G06F16/435；该发明授权多媒体信息推荐模型训练方法、推荐方法及装置是由苏荣;赵振岐设计研发完成，并于2022-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本多媒体信息推荐模型训练方法、推荐方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种多媒体信息推荐模型训练方法、装置、电子设备，方法包括：基于所述基础历史数据，提取预训练样本集合；基于所述预训练样本集合，对基础推荐模型进行训练，得到基础推荐模型的模型参数；获取多媒体信息推荐环境中的行业历史数据；根据所述行业历史数据，对所述多媒体信息推荐模型，确定多媒体信息推荐模型的模型参数，由此，增强了多媒体信息推荐的准确性与关联性，提升多媒体信息推荐模型的泛化性，本发明实施例还可应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等各种场景。

本发明授权多媒体信息推荐模型训练方法、推荐方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种多媒体信息推荐模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多媒体信息推荐环境中的基础历史数据；基于所述基础历史数据，提取预训练样本集合；基于所述预训练样本集合，对基础推荐模型进行训练，得到所述基础推荐模型的模型参数； 根据所述多媒体信息推荐环境中的行业历史数据，去除所述预训练样本集合中的无效样本，并增加与所述行业历史数据相匹配的行业特征样本，得到行业训练样本集合； 从所述基础推荐模型的模型参数中提取所述基础推荐模型嵌入层网络的参数，并将所述嵌入层网络的参数迁移至多媒体信息推荐模型中，其中，所述基础推荐模型与所述多媒体信息推荐模型的模型结构相同； 根据目标行业的类型，为所述多媒体信息推荐模型配置训练循环轮次参数；根据所述多媒体信息推荐模型的多任务损失函数的收敛速度，对所述训练循环轮次参数进行动态调整，以实现所述训练循环轮次参数与所述收敛速度相匹配； 当所述多媒体信息推荐模型的训练次数小于等于所述训练循环轮次参数时，保持所述嵌入层网络的参数不变，通过所述行业训练样本集合，对所述基础推荐模型的嵌入层网络的嵌入特征进行调整，得到所述多媒体信息推荐模型的第二模型参数，其中，所述多媒体信息推荐模型的模型参数包括所述第二模型参数； 当所述多媒体信息推荐模型的训练次数大于所述训练循环轮次参数时，通过所述行业训练样本集合，对所述基础推荐模型进行训练，以实现调整所述多媒体信息推荐模型的第二模型参数，得到所述多媒体信息推荐模型的模型参数； 通过所述多媒体信息推荐模型对目标行业的多媒体信息的召回策略进行调整，通过所述召回策略进行多媒体信息推荐。

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