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龙图腾网获悉航天宏康智能科技(北京)有限公司申请的专利推荐模型的训练方法、推荐方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品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：CN120541654B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202510652744.X，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权推荐模型的训练方法、推荐方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品是由王晔;经小川;王潇茵;易珈羽设计研发完成，并于2025-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本推荐模型的训练方法、推荐方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品在说明书摘要公布了：本公开提供了一种推荐模型的训练方法、推荐方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品，推荐模型的训练方法包括：获取样本集，其中，样本集包括多个样本用户以及多个样本项目；基于样本集构建初始关系矩阵，其中，初始关系矩阵的行向量和列向量中的一个作为用户向量，另一个作为项目向量；使用待训练的去偏网络对初始关系矩阵进行重构处理，得到重构关系矩阵；将重构关系矩阵解耦为因果矩阵和偏差矩阵，根据因果矩阵和偏差矩阵，确定多个正样本，并根据初始关系矩阵确定多个负样本，其中，每个样本均包括一个样本用户和一个样本项目；将多个正样本和多个负样本作为训练样本，训练待训练的去偏网络和待训练的推荐模型，得到去偏网络和推荐模型。

本发明授权推荐模型的训练方法、推荐方法、装置、电子设备、存储介质和程序产品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，所述推荐模型用于预测用户与项目发生交互的概率，所述训练方法包括： 获取样本集，其中，所述样本集包括多个样本用户以及多个样本项目，所述样本集为文本形式的信息； 基于所述样本集构建初始关系矩阵，其中，所述初始关系矩阵的行向量和列向量中的一个作为用户向量，另一个作为项目向量，其中，每个用户向量中的各个元素表示相应的样本用户与各个样本项目之间是否存在交互，每个项目向量中的各个元素表示各个样本用户与相应的样本项目之间是否存在交互； 基于所述多个样本用户构建初始用户矩阵，其中，所述初始用户矩阵的行向量和列向量均为用户向量； 沿所述初始关系矩阵的项目向量的方向拼接所述初始关系矩阵和所述初始用户矩阵，得到初始扩展矩阵，其中，在沿所述初始关系矩阵的项目向量的方向，所述初始扩展矩阵的向量数量等于所述初始关系矩阵的项目向量数量和用户向量数量的和值； 使用待训练的去偏网络对所述初始扩展矩阵进行重构处理，得到重构扩展矩阵，其中，所述重构扩展矩阵中对应于所述初始关系矩阵的部分作为重构关系矩阵； 将所述重构关系矩阵解耦为因果矩阵和偏差矩阵，根据所述因果矩阵和所述偏差矩阵，确定多个正样本，并根据所述初始关系矩阵确定多个负样本，其中，每个样本均包括一个样本用户和一个样本项目； 将所述多个正样本和所述多个负样本作为训练样本，训练所述待训练的去偏网络和待训练的推荐模型，得到去偏网络和所述推荐模型； 其中，所述根据所述因果矩阵和所述偏差矩阵，确定多个正样本，包括： 将所述因果矩阵和所述偏差矩阵中的一个的用户向量进行排序打乱，得到乱序矩阵； 将所述因果矩阵和所述偏差矩阵中的另一个与所述乱序矩阵沿项目向量的方向进行拼接，得到合并矩阵，其中，所述合并矩阵的用户向量数量与所述乱序矩阵的用户向量数量相等，所述合并矩阵的项目向量数量是所述乱序矩阵的项目向量数量的二倍； 基于所述合并矩阵，确定所述多个正样本。

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