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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利一种推荐模型的训练方法、推荐模型及商品推荐方法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：CN116308618B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202310055941.4，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权一种推荐模型的训练方法、推荐模型及商品推荐方法是由许倩倩;包世龙;杨智勇;操晓春;黄庆明设计研发完成，并于2023-01-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种推荐模型的训练方法、推荐模型及商品推荐方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种推荐模型的训练方法，所述方法包括：S1、获取训练集；S2、利用步骤S1中获得的训练集对推荐模型进行多轮训练直至收敛，且每轮训练包括：S21、获取该用户对应的多个兴趣表征向量，获取该商品对应的属性表征向量；S22、将所有用户的所有兴趣表征向量和所有商品的属性表征向量分别映射到度量空间，以获得每个用户对应的所有兴趣映射向量和每个商品对应的属性映射向量；S23、依次计算每个商品的属性映射向量与每一个用户的所有兴趣映射向量之间的距离并确定每个商品的属性映射向量与每一个用户的所有兴趣映射向量之间的距离中的最小距离；S24、基于步骤S23中获得的最小距离计算偏好损失；S25、基于步骤S24中获得的损失更新推荐模型的参数。

本发明授权一种推荐模型的训练方法、推荐模型及商品推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种推荐模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S1、获取训练集，所述训练集中包括多个用户的多个商品交互历史记录； S2、利用步骤S1中获得的商品交互历史记录对推荐模型进行多轮训练直至收敛，并在每轮训练中执行如下步骤： S21、基于每个用户的商品交互历史记录获取该用户对应的多个兴趣表征向量，基于训练集中涉及到的每个商品的属性获取该商品对应的属性表征向量； S22、将所有用户的所有兴趣表征向量和所有商品的属性表征向量基于预设的映射规则分别映射到度量空间，以获得每个用户对应的所有兴趣映射向量和每个商品对应的属性映射向量； S23、基于预设的计算规则依次计算每个商品的属性映射向量与每一个用户的所有兴趣映射向量之间的距离并确定每个商品的属性映射向量与每一个用户的所有兴趣映射向量之间的距离中的最小距离； S24、基于步骤S23中获得的每个商品的属性映射向量和每个用户的所有兴趣映射向量之间的距离中的最小距离计算偏好损失； S25、基于步骤S24中获得的损失更新推荐模型的参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院计算技术研究所，其通讯地址为：100190 北京市海淀区中关村科学院南路6号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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