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龙图腾网获悉微梦创科网络科技(中国)有限公司申请的专利召回模型的训练方法、召回方法、处理设备及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：CN116561571B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310396798.5，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权召回模型的训练方法、召回方法、处理设备及存储介质是由齐风扬;吴玥;高家华设计研发完成，并于2023-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本召回模型的训练方法、召回方法、处理设备及存储介质在说明书摘要公布了：本公开实施例公开了一种召回模型的训练方法、召回方法、物料样本的筛选方法、装置、处理设备及存储介质。该方法包括：获取至少两种已标注预定特征标签的物料样本；其中，不同种类的物料样本包含不同的预定特征；基于物料样本包含的预定特征，确定与预定特征对应的初始召回模型；将物料样本输入与所包含的预定特征对应的初始召回模型中进行训练直至符合预定条件，得到训练后的第一召回模型；融合至少两种物料样本训练得到的第一召回模型，获得用于预测与至少一个待推荐物料相对应的第二候选路径的第二召回模型。在利用该召回模型进行内容推荐时，可以更好地适应于用户需求，向用户精准地推荐个性化的内容，给用户带来更好的体验。

本发明授权召回模型的训练方法、召回方法、处理设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种召回模型的训练方法，其特征在于，所述方法由训练端执行，所述方法包括： 获取至少两种已标注预定特征标签的物料样本；其中，不同种类的物料样本包含不同的预定特征，所述预定特征为以下之一：点击特征、互动特征、时长特征和兴趣匹配特征，所述物料样本的物料类型包括视频、图文、图片、文章或投票； 基于所述物料样本包含的预定特征，确定与所述预定特征对应的初始召回模型； 将所述物料样本输入与所包含的预定特征对应的初始召回模型中进行训练直至符合预定条件，得到训练后的第一召回模型；其中，所述第一召回模型输出的预测结果用于预测与所述预定特征对应的至少一个待推荐物料相对应的第一候选路径； 融合至少两种物料样本训练得到的第一召回模型，获得用于预测与至少一个待推荐物料相对应的第二候选路径的第二召回模型； 所述方法还包括： 接收定时任务端发送的第二键值对的信息；所述第二键值对包括被淘汰的物料样本对应的路径和所述路径下物料样本的数量； 基于所述第二键值对的信息指示的所述路径和所述数量，确定使得所述第一候选路径对应的物料分布均衡的惩罚项； 响应于损失函数收敛，确定符合所述预定条件；其中，所述损失函数包括所述惩罚项。

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