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龙图腾网获悉腾讯音乐娱乐科技(深圳)有限公司申请的专利歌曲推荐模型训练方法、歌曲推荐方法、设备和存储介质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：CN117290540B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202311299277.4，技术领域涉及：G06F16/635；该发明授权歌曲推荐模型训练方法、歌曲推荐方法、设备和存储介质是由陈飞;马小栓设计研发完成，并于2023-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本歌曲推荐模型训练方法、歌曲推荐方法、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种歌曲推荐模型训练方法、歌曲推荐方法、计算机设备和存储介质，涉及人工智能技术领域。本申请能够提升模型推荐的歌曲与用户的适配性。方法：对每一样本用户的听歌信息序列样本，划分为历史及未来听歌信息序列，将历史听歌信息序列输入待训练模型的第一特征提取分支提取各历史时间步的歌曲特征表示，将未来听歌信息序列输入第二特征提取分支提取各未来时间步的歌曲特征表示，基于各历史时间步的特征表示与各未来时间步的特征表示的相似度训练模型的第一和第二分支，当对应于同一用户的历史时间步的特征表示与未来时间步的特征表示的相似度大于或等于第一阈值，对应于不同用户的上述相似度小于第二阈值时，得到经训练的歌曲推荐模型。

本发明授权歌曲推荐模型训练方法、歌曲推荐方法、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种歌曲推荐模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取各样本用户各自的听歌信息序列样本； 针对每一样本用户的听歌信息序列样本，将听歌信息序列样本划分为历史听歌信息序列以及未来听歌信息序列，得到所述每一样本用户的历史听歌信息序列以及未来听歌信息序列； 将所述每一样本用户的历史听歌信息序列输入待训练的歌曲推荐模型的第一特征提取分支，由所述第一特征提取分支根据所述历史听歌信息序列提取各历史时间步的歌曲特征表示，得到所述每一样本用户对应的所述各历史时间步的歌曲特征表示； 将所述每一样本用户的未来听歌信息序列输入待训练的歌曲推荐模型的第二特征提取分支，由所述第二特征提取分支根据所述未来听歌信息序列提取各未来时间步的歌曲特征表示，得到所述每一样本用户对应的所述各未来时间步的歌曲特征表示； 针对每一样本用户，对其历史听歌信息序列进行不同的掩膜处理，得到至少两组经掩膜处理的历史听歌信息序列；将所述每一样本用户的所述至少两组经掩膜处理的历史听歌信息序列，输入所述待训练的歌曲推荐模型的第一特征提取分支，由所述第一特征提取分支根据所述至少两组经掩膜处理的历史听歌信息序列分别输出对应的至少两组各历史时间步的歌曲特征表示，得到所述每一样本用户对应的所述至少两组各历史时间步的歌曲特征表示；针对所述每一样本用户，根据对应的至少两组各历史时间步的歌曲特征表示，得到至少两个最后历史时间步的歌曲特征表示； 基于所述每一样本用户对应的各历史时间步的歌曲特征表示与所述每一样本用户对应的各未来时间步的歌曲特征表示的相似度，训练所述待训练的歌曲推荐模型的第一特征提取分支和第二特征提取分支；包括：基于所述每一样本用户对应的各历史时间步的歌曲特征表示与所述每一样本用户对应的各未来时间步的歌曲特征表示的相似度，以及所述至少两个最后历史时间步的歌曲特征表示间的相似度，训练所述待训练的歌曲推荐模型的第一特征提取分支和第二特征提取分支； 当对应于同一样本用户的历史时间步的歌曲特征表示与未来时间步的歌曲特征表示的相似度大于或等于第一相似度阈值，且对应于不同样本用户的历史时间步的歌曲特征表示与未来时间步的歌曲特征表示的相似度小于第二相似度阈值时，得到经训练的歌曲推荐模型。

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