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龍圖騰網(wǎng)恭喜騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利音頻推薦模型的訓(xùn)練方法及裝置、介質(zhì)及設(shè)備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114722236B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202110003789.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/635；該發(fā)明授權(quán)音頻推薦模型的訓(xùn)練方法及裝置、介質(zhì)及設(shè)備是由繆暢宇設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-01-04向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本音頻推薦模型的訓(xùn)練方法及裝置、介質(zhì)及設(shè)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(xùn)練方法及裝置、計算機可讀存儲介質(zhì)以及電子設(shè)備，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)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(biāo)音樂和用戶播放目標(biāo)音樂后的N首候選音樂；獲取用戶在播放第j組中目標(biāo)音樂后播放第j組中第i首候選音樂的實際概率，得到關(guān)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(biāo)音樂后播放第j組中第i首候選音樂的模擬概率，得到關(guān)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(xùn)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(yù)測準(zhǔn)確度。

本發(fā)明授權(quán)音頻推薦模型的訓(xùn)練方法及裝置、介質(zhì)及設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種音頻推薦模型的訓(xùn)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(biāo)音樂和用戶播放所述目標(biāo)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(biāo)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(guān)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(biāo)窗口中出現(xiàn)的次數(shù)進行歸一化得到的，所述目標(biāo)窗口是從海量用戶的關(guān)于所述第j組中目標(biāo)音樂的聽歌行為序列中，確定出的所述第j組中目標(biāo)音樂相關(guān)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(biāo)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(guān)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(xùn)練后的音頻推薦模型。

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