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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推荐模型的训练方法、资源对象的推送方法、装置和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：CN116955812B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202310899436.8，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权推荐模型的训练方法、资源对象的推送方法、装置和设备是由贡晓朋;谢淼;应元翔设计研发完成，并于2023-07-20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、资源对象的推送方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本公开关于一种推荐模型的训练方法、资源对象的推送方法、装置和电子设备，包括：获取待训练的第一资源推荐模型，并将第一资源推荐模型作为待训练的学生网络；然后再获取经过预训练的第二资源推荐模型，并将第二资源推荐模型作为教师网络；然后再基于教师网络训练待训练的学生网络，以在训练过程中将教师网络的至少部分暗知识迁移至学生网络，并在学生网络训练完成后，将对应于学生网络的第一资源推荐模型确定为资源推荐平台的粗排模型，以及将对应于教师网络的第二资源推荐模型确定为资源推荐平台的精排模型。上述方案，能够保证粗排模型和精排模型输出的预估反馈数据之间的一致性，进而提高推送给用户账户的目标资源对象的精准度。

本发明授权推荐模型的训练方法、资源对象的推送方法、装置和设备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： 获取待训练的第一资源推荐模型，并将所述第一资源推荐模型作为待训练的学生网络；所述第一资源推荐模型用于确定多个样本资源对象各自的第一预估反馈数据，并基于所述第一预估反馈数据，从多个所述样本资源对象中筛选出候选样本对象；所述第一预估反馈数据表征所述样本资源对象被待推送用户实施预设反馈行为的预测数据； 获取经过预训练的第二资源推荐模型，并将所述第二资源推荐模型作为教师网络；所述第二资源推荐模型用于确定多个所述候选样本对象的第二预估反馈数据，并基于所述第二预估反馈数据从多个所述候选样本对象中筛选出目标样本对象；所述第二预估反馈数据表征所述候选样本对象被所述待推送用户实施预设反馈行为的预测数据；所述第二资源推荐模型的复杂度高于所述第一资源推荐模型； 基于所述教师网络训练待训练的所述学生网络，以在训练过程中将所述教师网络的至少部分暗知识迁移至所述学生网络，并在所述学生网络训练完成后，将对应于所述学生网络的第一资源推荐模型确定为资源推荐平台的粗排模型，以及将对应于所述教师网络的第二资源推荐模型确定为所述资源推荐平台的精排模型；其中，所述粗排模型用于对所述资源推荐平台的多个待推送资源对象进行第一轮筛选，所述精排模型用于对所述第一轮筛选出的多个候选资源对象进行第二轮筛选，以得到向待推送用户推荐的目标资源对象。

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