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龙图腾网获悉江苏运满满信息科技有限公司申请的专利迁移学习模型和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：CN121051468B 。

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：202511588867.8，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权迁移学习模型和推荐模型的训练方法及装置是由陈逸飞;高艺铭设计研发完成，并于2025-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本迁移学习模型和推荐模型的训练方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供一种迁移学习模型和推荐模型的训练方法及装置，属于机器学习技术领域。该迁移学习模型的训练方法，以目标域特征为主、辅以源域特征子集的统一表示，允许在源域特征和目标域特征重合度低于第一阈值的条件下完成跨域建模，降低了对源域与目标域一致性的依赖，从源头缓解由模糊向明确方向迁移中的特征口径不一致问题；同时，在数据层面，通过将源域样本规范化为统一训练样本参与同一模型的学习，显著扩充了目标域的有效监督，从而缓解目标域数据稀疏与冷启动的问题。本申请提供的方法能够在用户群体与候选集差异显著、迁移方向由模糊到明确、且特征口径不一致业务条件下，实现对迁移学习模型的稳定训练。

本发明授权迁移学习模型和推荐模型的训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种迁移学习模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取源域场景下的多个源域样本和所述多个源域样本分别对应的源域标签；其中，每个所述源域样本包括多个源域特征；每个所述源域样本对应的所述源域标签用于指示目标任务在所述源域场景下的肯定结果或否定结果； 获取目标域场景下的多个目标域样本和所述多个目标域样本分别对应的目标域标签；其中，每个所述目标域样本包括多个目标域特征；每个所述目标域样本对应的所述目标域标签用于指示所述目标任务在所述目标域场景下的肯定结果或否定结果；所述多个目标域特征和所述多个源域特征的重合度小于第一阈值； 基于所述多个源域特征和所述多个目标域特征，对所述多个源域样本和所述多个目标域样本进行特征对齐与合并处理，得到多个以目标域特征为主源域特征子集为辅的训练样本；其中，所述特征对齐与合并处理包括语义映射、类型与口径统一、源域特征子集选择和特征拼接；每个所述源域样本和所述目标域样本分别对应一个所述训练样本，每个所述训练样本包括所述多个目标域特征，以及与所述多个源域特征相关的源域特征子集； 确定所述多个训练样本中每个训练样本对应的训练标签； 基于所述多个训练样本和每个所述训练样本对应的所述训练标签，对迁移学习模型进行训练； 在所述确定所述多个训练样本中每个训练样本对应的训练标签之前，所述方法还包括： 基于所述目标任务的类型，确定是否对所述多个训练样本中的目标训练样本组进行标签融合处理；其中，所述目标训练样本组包括第一训练样本和第二训练样本，所述第一训练样本由所述源域样本经特征对齐与合并处理得到，所述第二训练样本由所述目标域样本经特征对齐与合并处理得到，所述第一训练样本和所述第二训练样本的内容一致。

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