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龙图腾网恭喜北京达佳互联信息技术有限公司申请的专利资源推荐模型训练方法、资源信息推荐方法和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：CN114528472B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202111632814.3，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权资源推荐模型训练方法、资源信息推荐方法和装置是由廖超;刘霁;杨森设计研发完成，并于2021-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本资源推荐模型训练方法、资源信息推荐方法和装置在说明书摘要公布了：本公开关于资源推荐模型训练方法、资源信息推荐方法和装置，该方法包括：将多个加权后的样本对象资源信息输入到第一待训练模型中进行推荐识别处理，确定第一推荐指标信息。基于第一推荐指标信息，对预设权重信息进行更新，得到多个样本对象资源信息各自对应的更新权重信息，并基于更新权重信息，从多个样本对象资源信息中确定目标对象资源信息。基于目标对象资源信息，对第二待训练模型进行训练，得到资源推荐模型。该方法可以筛选得到对推荐指标信息更重要的目标对象资源信息，从而减少特征处理的计算量，增强训练过程中模型对目标对象资源信息的学习，提高了资源推荐的准确性。

本发明授权资源推荐模型训练方法、资源信息推荐方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种资源推荐模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：基于预设权重信息，对多个样本对象资源信息进行加权处理后，输入到第一待训练模型中进行推荐识别处理，确定第一推荐指标信息，所述样本对象资源信息为基于样本对象的对象信息和所述样本对象对应的样本多媒体资源的资源信息确定的；基于所述第一推荐指标信息，对所述预设权重信息进行更新，得到多个所述样本对象资源信息各自对应的更新权重信息，所述更新权重信息用于表征多个所述样本对象资源信息分别对所述第一推荐指标信息的重要程度；基于所述更新权重信息，从多个所述样本对象资源信息中确定目标对象资源信息；基于所述目标对象资源信息，对第二待训练模型进行训练，得到资源推荐模型，所述第二待训练模型为对已训练的第一待训练模型中的网络结构进行调整得到的；所述第一待训练模型用于基于第一损失信息对模型参数进行更新，得到初始特征筛选模型；所述第一损失信息是基于所述第一推荐指标信息和所述样本多媒体资源对应的预设推荐标注信息确定的；所述第二待训练模型是基于所述初始特征筛选模型构建得到的；所述第二待训练模型包括特征融合层和目标指标识别层，所述目标指标识别层包括特征感知层和推荐指标确定层，所述特征感知层包括多个按序连接的感知层；所述特征融合层用于对目标对象资源信息进行特征融合，得到融合特征信息；所述感知层用于对所述目标对象资源信息和上一个感知层对应的上一感知处理结果进行特征感知处理，得到感知特征信息；所述推荐指标确定层用于根据所述融合特征信息和所述感知特征信息进行推荐指标确定。

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