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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利模型训练、资源推荐方法、装置、电子设备及存储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：CN114564644B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202210187902.5，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权模型训练、资源推荐方法、装置、电子设备及存储介质是由王朝旭;刘慧捷;胡小雨;马佰彪;郑宇航设计研发完成，并于2022-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练、资源推荐方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种模型训练、资源推荐方法、装置、电子设备及存储介质，涉及互联网技术领域，尤其涉及人工智能及深度学习领域。具体实现方案为：获取训练对象的训练属性特征；将训练属性特征输入预先训练好的预设偏好表示模型，得到预设偏好表示模型的预设隐层输出的训练对象对应的训练资源偏好表示；将训练资源偏好表示输入预设演化策略模型，得到各种资源类型的训练融合参数；按照每种资源类型的训练融合参数，确定每种资源类型的每个候选资源的训练推荐分数；基于每个候选资源的训练推荐分数，向训练对象推荐各个候选资源，并收集训练对象针对所推荐的候选资源的反馈行为；利用反馈行为，训练预设演化策略模型。

本发明授权模型训练、资源推荐方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种演化策略模型的训练方法，包括： 获取训练对象的训练属性特征，所述训练对象为用于训练模型时所采用的对象，所述对象指示的是请求获取推荐资源的目标，所述训练属性特征包括标识特征、边界信息、行为特征和场景特征中的至少一种； 将所述训练属性特征输入预先训练好的预设偏好表示模型，得到所述预设偏好表示模型的预设隐层输出的所述训练对象对应的训练资源偏好表示，所述训练资源偏好表示为对象对各种资源类型的偏好表示，所述预设偏好表示模型利用训练对和所述训练对的第二标签，对预设孪生网络的两个子网络进行训练得到，所述训练对包括两个训练对象的训练属性特征，所述第二标签指示所述训练对中两个训练对象的真实参数关系，所述真实参数的类型与预设孪生网络的两个子网络的输出参数的类型一致； 将所述训练资源偏好表示输入预设演化策略模型，得到各种资源类型的训练融合参数； 按照每种资源类型的训练融合参数，确定每种资源类型的每个候选资源的训练推荐分数； 基于每个候选资源的训练推荐分数，向所述训练对象推荐各个候选资源，并收集所述训练对象针对所推荐的候选资源的反馈行为； 利用所述反馈行为，训练所述预设演化策略模型，所述预设演化策略模型输出各种资源类型的融合参数，一个资源类型的融合参数为对该资源类型的打分参数进行融合时所依据的加权参数。

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