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龙图腾网获悉上海携旅信息技术有限公司申请的专利模型训练及旅游产品推荐方法、装置、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：CN116432740B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202310293014.6，技术领域涉及：G06N3/082；该发明授权模型训练及旅游产品推荐方法、装置、设备及存储介质是由王子奕;刘嘉伟;鞠剑勋;李健设计研发完成，并于2023-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练及旅游产品推荐方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了模型训练及旅游产品推荐方法、装置、设备及存储介质，能够通过获取基于线路节点与产品节点构建的第一知识图谱，线路节点与产品节点之间的边表征用户对产品节点的用户意图，获取基于产品节点与卖点节点构建的第二知识图谱，产品节点与卖点节点之间的边表征卖点类型。利用第一知识图谱和第二知识图谱训练图神经网络，图神经网络学习线路关于产品及卖点的得分。这样，在应用阶段，利用线路标识获取得分最高或得分排名在前的产品及其卖点，推荐给用户。因此，使用知识图谱能够更好地学习线路关于产品及卖点的特征，改善传统协同过滤算法的效果，提升OTA系统的查询精确度，改善OTA平台用户的搜索体验，提升用户下单率。

本发明授权模型训练及旅游产品推荐方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括： 获取基于线路节点与产品节点构建的第一知识图谱，所述线路节点与产品节点之间的边表征用户对所述产品节点的用户意图； 获取基于产品节点与卖点节点构建的第二知识图谱，所述产品节点与卖点节点之间的边表征卖点类型； 利用所述第一知识图谱和第二知识图谱训练图神经网络，直到达到训练停止条件； 所述图神经网络包括第一特征提取层、第二特征提取层、第三特征提取层及第四特征提取层，且所述图神经网络包括多层堆叠设置的所述第二特征提取层及多层堆叠设置的所述第三特征提取层；所述利用所述第一知识图谱和第二知识图谱训练图神经网络，直到达到训练停止条件，包括： 利用所述第一特征提取层对所述第一知识图谱及第二知识图谱提取所述用户意图关于卖点类型的第一特征向量，以及所述线路节点关于产品节点的第二特征向量； 利用所述第二特征提取层对所述第二知识图谱提取所述线路节点关于产品节点及卖点类型的第三特征向量； 利用所述第一特征向量预测所述用户对线路节点的第一交互概率，并利用所述第二特征向量和第三特征向量预测所述线路节点与产品节点的第二交互概率； 利用所述第二特征提取层提取所述卖点节点关于所述卖点类型的第四特征向量； 利用所述第四特征提取层对所述第四特征向量提取所述线路节点关于卖点节点特征的第五特征向量； 利用所述第五特征向量预测所述线路节点与卖点节点的第三交互概率； 利用所述第一交互概率、第二交互概率和第三交互概率计算损失函数，并利用所述损失函数对所述图神经网络的网络参数进行调整。

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