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龙图腾网获悉江苏亿友慧云软件股份有限公司申请的专利基于双向Transformers的推荐模型的训练方法、训练装置和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：CN115221960B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202210843571.6，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于双向Transformers的推荐模型的训练方法、训练装置和推荐方法是由沈利东;沈利辉;赵朋朋;堵瀚文;沈逸旸设计研发完成，并于2022-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双向Transformers的推荐模型的训练方法、训练装置和推荐方法在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了基于双向Transformers的推荐模型的训练方法、训练装置和推荐方法。该训练方法包括：获取多个用户的历史交互序列；对每个用户的历史交互序列中的对象进行随机遮蔽，生成多个不同的遮蔽序列；将多个用户的遮蔽序列输入至推荐模型中进行处理，得到所预测的每个用户的每个被遮蔽对象以及每个遮蔽序列的向量表示；根据多个用户的遮蔽序列中全部被遮蔽对象的向量表示，确定完型填空任务损失信息；根据多个用户的遮蔽序列的向量表示，确定对比学习损失信息；根据完型填空任务损失信息和对比学习损失信息，训练推荐模型。基于该训练方法，其可以提高推荐模型向目标用户进行对象推荐的准确性。

本发明授权基于双向Transformers的推荐模型的训练方法、训练装置和推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双向Transformers的推荐模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取多个用户的历史交互序列；其中，每个用户的历史交互序列包括每个用户所交互的对象序列；每个用户的历史交互序列包括与每个用户存在交互关系的至少一个对象；用户与对象之间的交互关系是基于用户对于对象的交互行为所产生的关系，交互行为包括用户对商品的购买行为，用户对于新闻的阅读行为，用户在饭店的就餐行为；在序列推荐中，定义为用户集合，为物品集合，为用户按照交互时间排序的交互序列，其中为用户在第个时间戳所交互的物品；序列推荐的任务是预测用户下一个可能感兴趣的物品，并且被形式化定义为用户生成在下一个时间戳可能交互的所有物品的概率：，物品即对象； 对每个用户的历史交互序列中的对象进行随机遮蔽，生成每个用户的多个不同的遮蔽序列； 将所述多个用户的遮蔽序列输入至基于双向Transformers的推荐模型中进行处理，从所述多个用户所交互的全部对象中预测每个用户的每个遮蔽序列中的被遮蔽对象，得到所预测的每个用户的每个遮蔽序列中每个被遮蔽对象的向量表示以及每个用户的每个遮蔽序列的向量表示； 基于预设的完型填空任务损失函数，根据所述多个用户的遮蔽序列中全部被遮蔽对象的向量表示，确定完型填空任务损失信息； 基于预设的对比学习损失函数，根据所述多个用户的遮蔽序列的向量表示，确定对比学习损失信息； 根据所述完型填空任务损失信息和所述对比学习损失信息，训练所述推荐模型； 所述根据所述完型填空任务损失信息和所述对比学习损失信息，训练所述推荐模型，包括： 基于预设的权重动态重估策略，在每一轮迭代中，更新所述完型填空任务损失信息和所述对比学习损失信息的权重； 在每一轮迭代中，根据更新的所述完型填空任务损失信息和所述对比学习损失信息的权重，对每一轮迭代中确定的所述完型填空任务损失信息和所述对比学习损失信息进行加权求和，得到每一轮迭代中的联合损失信息； 根据每一轮迭代的联合损失信息，调整所述推荐模型的参数； 训练完成的推荐模型用于向目标用户推荐目标对象。

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