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龍圖騰網(wǎng)獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利音頻推薦模型的訓練方法及裝置、介質及設備獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114722236B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產權局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202110003789.6，技術領域涉及：G06F16/635；該發(fā)明授權音頻推薦模型的訓練方法及裝置、介質及設備是由繆暢宇設計研發(fā)完成，并于2021-01-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本音頻推薦模型的訓練方法及裝置、介質及設備在說明書摘要公布了：本公開提供一種音頻推薦模型的訓練方法及裝置、計算機可讀存儲介質以及電子設備，涉及人工智能技術領域。該包括：獲取M組樣本數(shù)據(jù)，每組樣本數(shù)據(jù)包括目標音樂和用戶播放目標音樂后的N首候選音樂；獲取用戶在播放第j組中目標音樂后播放第j組中第i首候選音樂的實際概率，得到關于第j組中音樂的實際概率分布；基于音頻推薦模型的待優(yōu)化模型參數(shù)，確定用戶在播放第j組中目標音樂后播放第j組中第i首候選音樂的模擬概率，得到關于第j組中音樂的模擬概率分布；根據(jù)實際概率分布和模擬概率分布確定損失函數(shù)，基于損失函數(shù)優(yōu)化模型參數(shù)，得到訓練后的音頻推薦模型。本方案能夠提升音樂的曝光率，同時還能夠提升推薦音樂的預測準確度。

本發(fā)明授權音頻推薦模型的訓練方法及裝置、介質及設備在權利要求書中公布了：1.一種音頻推薦模型的訓練方法，其特征在于，所述方法包括：獲取M組樣本數(shù)據(jù)，每組樣本數(shù)據(jù)包括目標音樂和用戶播放所述目標音樂后的N首候選音樂，M、N為正整數(shù)；獲取用戶在播放第j組中目標音樂后播放所述第j組中第i首候選音樂的實際概率，得到關于所述第j組中音樂的實際概率分布，j為不大于M的正整數(shù)；播放所述第j組中第i首候選音樂的實際概率是對所述第i首候選音樂在多個目標窗口中出現(xiàn)的次數(shù)進行歸一化得到的，所述目標窗口是從海量用戶的關于所述第j組中目標音樂的聽歌行為序列中，確定出的所述第j組中目標音樂相關的窗口；基于所述音頻推薦模型的待優(yōu)化模型參數(shù)，確定用戶在播放所述第j組中目標音樂后播放所述第j組中第i首候選音樂的模擬概率，得到關于所述第j組中音樂的模擬概率分布；根據(jù)所述實際概率分布和所述模擬概率分布確定損失函數(shù)，基于所述損失函數(shù)優(yōu)化所述模型參數(shù)，得到訓練后的音頻推薦模型。

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