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龙图腾网获悉网易(杭州)网络有限公司申请的专利模型训练、伪负例的处理方法、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：CN116561580B 。

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：202310560828.1，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权模型训练、伪负例的处理方法、装置、设备及存储介质是由范璐;浦嘉澍;张荣升;吕唐杰;范长杰;胡志鹏设计研发完成，并于2023-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练、伪负例的处理方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种模型训练、伪负例的处理方法、装置、设备及存储介质，涉及数据处理技术领域。该方法包括：根据多个历史行为序列，构建对象节点转移图；其中，每个所述历史行为序列中包括：一个用户针对多个对象的历史行为数据；所述对象节点转移图包括：多个对象节点以及所述对象节点之间的关联关系，每个所述对象节点对应一个对象；根据所述对象节点转移图以及预设节点模板图，确定各所述历史行为序列的特征信息；根据所述多个历史行为序列的特征信息和所述多个历史行为序列，进行模型训练，得到伪负例判别器。相对于现有技术，避免了将伪负例作为负例使用，对模型的效果带来影响的问题。

本发明授权模型训练、伪负例的处理方法、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，应用于推荐场景，所述方法由电子设备运行，所述电子设备集成于终端设备或终端设备的芯片；所述方法包括： 根据多个历史行为序列，构建对象节点转移图；其中，每个所述历史行为序列中包括：一个用户针对推荐场景下的待推荐类型的多个对象的历史行为数据；所述对象节点转移图包括：多个对象节点以及所述对象节点之间的关联关系，每个所述对象节点对应所述待推荐类型下的一个对象； 根据所述对象节点转移图以及预设节点模板，确定各所述历史行为序列的特征信息； 根据所述多个历史行为序列的特征信息和所述多个历史行为序列，进行模型训练，得到伪负例判别器；所述伪负例判别器用于在接收到一个正例行为序列和待判别负例行为序列后，确定所述待判别负例行为序列相对于所述正例行为序列是否为伪负例行为序列； 所述根据多个历史行为序列，构建对象节点转移图，包括： 基于所述多个历史行为序列中目标用户的历史行为数据，确定对象节点之间的行为距离；其中，所述历史行为序列包括：按照浏览顺序依次排列的多个浏览话题；根据各浏览话题的排列顺序，确定各浏览话题之间的行为距离； 根据所述对象节点之间的行为距离，在所述对象节点之间构建连边；其中包括：根据两个浏览话题在不同历史行为序列中的行为距离，确定两个浏览话题在对象节点转移图中的连边权重信息； 基于多个历史行为序列和多个历史行为序列对应的连边构建结果，构建所述对象节点转移图； 根据所述对象节点转移图以及预设节点模板，确定各所述历史行为序列的特征信息，包括： 确定所述对象节点转移图中的各所述历史行为序列中目标对象节点与所述预设节点模板的同构数向量；其中包括：基于所述对象节点转移图计算所述目标对象节点经过所述预设节点模板的次数，确定所述目标对象节点与所述预设节点模板的同构数向量； 根据所述历史行为序列中每个所述目标对象节点与所述预设节点模板的同构数向量，确定各所述历史行为序列的特征信息；其中包括：提取所述历史行为序列中每个所述目标对象节点与所述预设节点模板的同构数向量，进行平均池化，得到所述历史行为序列的特征信息。

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