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龙图腾网获悉北京达佳互联信息技术有限公司申请的专利一种目标推荐模型训练方法、推荐方法、装置及电子设备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：CN113901327B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202111265649.2，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种目标推荐模型训练方法、推荐方法、装置及电子设备是由常超;宋金波设计研发完成，并于2021-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种目标推荐模型训练方法、推荐方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本公开关于一种目标推荐模型训练方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括：获取第一样本集，第一样本集包括多个用户，多个用户中每个用户对应的第一正样本和第一负样本，将第一样本集输入神经网络模型，得到每个用户对应的第一正样本和第一负样本之间的第一相似度，基于第一相似度和预设阈值确定预设损失函数，预设损失函数包括以用户为中心排序的第一预设损失函数，或者，多中心排序的第二预设损失函数，基于预设损失函数对预设机器学习模型进行训练，得到目标推荐模型。这样，通过以用户为中心排序或者多中心排序的预设损失函数得到的目标推荐模型，可以避免现有技术中忽略掉一些用户事实上感兴趣的对象的状况，进而提高对象推荐的准确率。

本发明授权一种目标推荐模型训练方法、推荐方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种目标推荐模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取第一样本集；所述第一样本集包括多个用户，所述多个用户中每个用户对应的第一正样本和第一负样本；所述第一正样本表征在历史时段被推荐至所述用户且所述用户对应的反馈信息满足反馈条件的样本；所述第一负样本表征在所述历史时段被推荐至所述用户且所述用户对应的反馈信息不满足所述反馈条件的样本，或者，所述第一负样本表征在所述历史时段未被推荐至所述用户的样本； 将所述第一样本集输入神经网络模型，得到所述每个用户对应的第一正样本和第一负样本之间的第一相似度； 基于所述第一相似度和预设阈值确定预设损失函数；所述预设损失函数包括以用户为中心排序的第一预设损失函数，或者，多中心排序的第二预设损失函数； 基于所述预设损失函数对预设机器学习模型进行训练，得到目标推荐模型； 所述基于所述预设损失函数对预设机器学习模型进行训练，得到目标推荐模型包括： 计算所述每个用户和对应的第一负样本之间的第二相似度； 计算所述每个用户和对应的第一正样本之间的第三相似度； 基于所述预设损失函数、所述第一相似度、所述第二相似度和所述第三相似度确定所述每个用户对应的损失值； 基于所述每个用户对应的损失值对所述预设机器学习模型进行训练，得到所述目标推荐模型。

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