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龙图腾网获悉支付宝(杭州)信息技术有限公司申请的专利一种推荐模型的训练方法及装置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：CN115618235B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211390418.9，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种推荐模型的训练方法及装置是由胡斌斌;张志强;周俊设计研发完成，并于2022-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种推荐模型的训练方法及装置在说明书摘要公布了：本说明书实施例提供一种推荐模型的训练方法及装置，模型包括第一图神经网络、N个并行设置的专家网络和若干个推荐任务各自对应的门控网络和预测网络，该方法包括：获取二部图和标签集；利用第一图神经网络处理二部图，得到其中目标用户的第一用户表征和目标对象的第一对象表征；利用各专家网络，并行处理目标用户的用户特征和目标对象的对象特征，得到各专家输出表征；通过组合操作确定各预测网络的输入，使得各预测网络产生对应推荐任务的预测数据；组合操作包括基于对应门控网络的输出，组合各专家输出表征、第一用户表征和第一对象表征；利用各推荐任务对应的预测数据及标签集中各推荐任务对应的标签数据，训练推荐模型。

本发明授权一种推荐模型的训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种推荐模型的训练方法，所述推荐模型包括第一图神经网络、N个并行设置的专家网络和若干个推荐任务各自对应的门控网络和预测网络，所述方法包括： 获取二部图和标签集，其中所述二部图中各节点对应用户或对象，第一边表示用户和对象的关联关系；所述标签集包括所述第一边所连接的目标用户与目标对象之间对应于所述若干推荐任务的若干标签数据； 利用第一图神经网络，处理所述二部图，得到所述目标用户的第一用户表征和所述目标对象的第一对象表征； 利用各专家网络，并行处理所述目标用户的用户特征和所述目标对象的对象特征，得到各专家输出表征； 通过组合操作确定各预测网络的输入，使得各预测网络产生对应推荐任务的预测数据；所述组合操作包括，基于对应门控网络的输出，组合各专家输出表征以及所述第一图神经网络得到的所述第一用户表征和所述第一对象表征； 利用各推荐任务对应的预测数据以及各推荐任务对应的标签数据，确定各推荐任务对应的初始预测损失； 基于各推荐任务对应的不确定性指标以及各推荐任务对应的初始预测损失，确定各推荐任务对应的调整预测损失，其中，所述不确定性指标为可训练参数，各推荐任务对应的不确定性指标，表征推荐任务预测出相应预测数据的不确定性； 基于各推荐任务对应的调整预测损失，确定总预测损失； 以最小化所述总预测损失为目标，训练所述推荐模型的模型参数。

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