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龍圖騰網恭喜北京達佳互聯信息技術有限公司申請的專利資源推薦模型訓練方法、資源信息推薦方法和裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114528472B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111632814.3，技術領域涉及：G06F16/9535；該發明授權資源推薦模型訓練方法、資源信息推薦方法和裝置是由廖超;劉霽;楊森設計研發完成，并于2021-12-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本資源推薦模型訓練方法、資源信息推薦方法和裝置在說明書摘要公布了：本公開關于資源推薦模型訓練方法、資源信息推薦方法和裝置，該方法包括：將多個加權后的樣本對象資源信息輸入到第一待訓練模型中進行推薦識別處理，確定第一推薦指標信息。基于第一推薦指標信息，對預設權重信息進行更新，得到多個樣本對象資源信息各自對應的更新權重信息，并基于更新權重信息，從多個樣本對象資源信息中確定目標對象資源信息。基于目標對象資源信息，對第二待訓練模型進行訓練，得到資源推薦模型。該方法可以篩選得到對推薦指標信息更重要的目標對象資源信息，從而減少特征處理的計算量，增強訓練過程中模型對目標對象資源信息的學習，提高了資源推薦的準確性。

本發明授權資源推薦模型訓練方法、資源信息推薦方法和裝置在權利要求書中公布了：1.一種資源推薦模型訓練方法，其特征在于，所述方法包括：基于預設權重信息，對多個樣本對象資源信息進行加權處理后，輸入到第一待訓練模型中進行推薦識別處理，確定第一推薦指標信息，所述樣本對象資源信息為基于樣本對象的對象信息和所述樣本對象對應的樣本多媒體資源的資源信息確定的；基于所述第一推薦指標信息，對所述預設權重信息進行更新，得到多個所述樣本對象資源信息各自對應的更新權重信息，所述更新權重信息用于表征多個所述樣本對象資源信息分別對所述第一推薦指標信息的重要程度；基于所述更新權重信息，從多個所述樣本對象資源信息中確定目標對象資源信息；基于所述目標對象資源信息，對第二待訓練模型進行訓練，得到資源推薦模型，所述第二待訓練模型為對已訓練的第一待訓練模型中的網絡結構進行調整得到的；所述第一待訓練模型用于基于第一損失信息對模型參數進行更新，得到初始特征篩選模型；所述第一損失信息是基于所述第一推薦指標信息和所述樣本多媒體資源對應的預設推薦標注信息確定的；所述第二待訓練模型是基于所述初始特征篩選模型構建得到的；所述第二待訓練模型包括特征融合層和目標指標識別層，所述目標指標識別層包括特征感知層和推薦指標確定層，所述特征感知層包括多個按序連接的感知層；所述特征融合層用于對目標對象資源信息進行特征融合，得到融合特征信息；所述感知層用于對所述目標對象資源信息和上一個感知層對應的上一感知處理結果進行特征感知處理，得到感知特征信息；所述推薦指標確定層用于根據所述融合特征信息和所述感知特征信息進行推薦指標確定。

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