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摘要：本申请涉及一种音乐推荐系统中召回模型处理方法和计算机设备。所述方法包括：获取待推荐用户在不同音乐交互类型下的音乐交互行为序列，输入至预训练的召回模型；通过每个虚拟核，分别对虚拟核对应的音乐交互类型的音乐交互行为序列进行特征提取，得到各音乐交互类型的音乐交互序列特征；根据各音乐交互序列特征和待推荐用户的用户属性特征，得到各音乐交互类型对应的待推荐用户的用户特征；根据多个待推荐歌曲在各音乐交互类型下的用户兴趣权重，对各音乐交互类型对应的待推荐用户的用户特征进行融合，得到待推荐用户的用户向量；用户向量用于向待推荐用户推荐音乐。采用本方法能够有效提升召回模型的精度，有助于提升音乐推荐效果。
主权项：1.一种音乐推荐系统中召回模型处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取待推荐用户在不同音乐交互类型下的音乐交互行为序列，输入至预训练的召回模型；所述预训练的召回模型具有多个虚拟核，不同所述虚拟核用于表征不同所述音乐交互类型对应的用户兴趣向量；通过每个所述虚拟核，分别对所述虚拟核对应的音乐交互类型的音乐交互行为序列进行特征提取，得到各所述音乐交互类型的音乐交互序列特征；根据各所述音乐交互序列特征和所述待推荐用户的用户属性特征，得到各所述音乐交互类型对应的所述待推荐用户的用户特征；根据多个待推荐歌曲在各所述音乐交互类型下的用户兴趣权重，对各所述音乐交互类型对应的所述待推荐用户的用户特征进行融合，得到所述待推荐用户的用户向量；所述用户向量用于向所述待推荐用户推荐音乐。
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权利要求：
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