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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利反馈信息预估模型的训练方法、装置、设备和介质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：CN114492750B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202210080869.6，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权反馈信息预估模型的训练方法、装置、设备和介质是由石志林设计研发完成，并于2022-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本反馈信息预估模型的训练方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种反馈信息预估模型的训练方法、装置、设备和介质，可应用于云技术、人工智能、智慧交通、车联网等各种场景，用以快捷灵活地检测对象。该方法包括：获取训练数据样本集，其中，每份训练数据样本包括：样本对象对应的对象特征，具有不同数据类型的第一多媒体样本和第二多媒体样本及其各自的内容特征，及样本对象针对第一多媒体样本产生的第一实际反馈信息和针对第二多媒体样本产生的第二实际反馈信息；基于训练数据样本集，对待训练的反馈信息预估模型进行迭代训练，直到输出训练后的目标反馈信息预估模型为止。由于本申请中加入反馈信息不具稀疏及高延迟性的第二多媒体样本，提高了反馈信息预估模型的精度。

本发明授权反馈信息预估模型的训练方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种反馈信息预估模型训练方法，其特征在于，该方法包括： 获取训练数据样本集，其中，每份训练数据样本包括：一个样本对象对应的对象特征，具有不同数据类型的一个第一多媒体样本和一个第二多媒体样本及其各自的内容特征，以及所述一个样本对象针对所述第一多媒体样本产生的第一实际反馈信息和针对所述第二多媒体样本产生的第二实际反馈信息； 基于所述训练数据样本集，对待训练的反馈信息预估模型进行迭代训练，直到输出训练后的目标反馈信息预估模型为止，其中，在一次迭代过程中，执行以下操作： 基于所述待训练的反馈信息预估模型，对提取的训练数据样本进行特征提取，获得所述训练数据样本中第一多媒体样本的内容特征对应的第一特征向量、第二多媒体样本的内容特征对应的第二特征向量，以及综合特征向量；其中，所述综合特征向量，是根据所述训练数据样本中第一多媒体样本的内容特征、第二多媒体样本的内容特征、以及样本对象的对象特征进行特征融合后获得的； 对所述第一特征向量、所述第二特征向量以及所述综合特征向量分别进行特征分析，获取相应第一多媒体样本对应的第一预估反馈信息矩阵，以及相应第二多媒样本对应的第二预估反馈信息矩阵； 基于所述第一预估反馈信息矩阵、所述第二预估反馈信息矩阵以及预设的归一化函数，分别确定所述第一多媒体样本对应的第一预估反馈信息，以及所述第二多媒体样本对应的第二预估反馈信息； 根据所述第一预估反馈信息和相应的第一实际反馈信息之间的差异、所述第二预估反馈信息以及相应的第二实际反馈信息之间的差异，对所述待训练的反馈信息预估模型中的参数进行调整。

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