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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利物品推荐模型的训练方法和装置、电子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：CN116186416B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310379974.4，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权物品推荐模型的训练方法和装置、电子设备及存储介质是由李泽远;王健宗设计研发完成，并于2023-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本物品推荐模型的训练方法和装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种物品推荐模型的训练方法和装置、电子设备及存储介质，属于人工智能技术领域，通过对样本对象信息和物品基本信息进行数据整合处理得到目标样本对，将目标样本对中的第一样本对和第二样本对输入至神经网络模型，基于第一神经网络对第一样本对和第二样本对进行意图预测处理得到样本意图预测数据，基于第二神经网络对第一样本对和第二样本对进行行为预测处理得到样本行为预测数据，基于第三神经网络对第一样本对和第二样本对进行物品预测处理得到样本物品预测数据，根据样本意图预测数据、样本行为预测数据、样本物品预测数据和物品标签信息对神经网络模型进行参数优化，得到物品推荐模型，能够提高物品推荐模型推荐的准确率。

本发明授权物品推荐模型的训练方法和装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.物品推荐模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括： 获取训练样本对象的样本对象信息和样本物品信息；其中，所述样本物品信息包括物品基本信息和物品标签信息，所述物品标签信息用于指示所述训练样本对象的样本对象意图和样本对象行为； 对所述样本对象信息和所述物品基本信息进行数据整合处理，得到每一所述训练样本对象的至少两个目标样本对； 将所述至少两个目标样本对中的第一样本对和第二样本对输入至预设的神经网络模型；其中，所述神经网络模型包括第一神经网络、第二神经网络和第三神经网络； 基于所述第一神经网络对所述第一样本对和所述第二样本对进行意图预测处理，得到样本意图预测数据； 基于所述第二神经网络对所述第一样本对和所述第二样本对进行行为预测处理，得到样本行为预测数据； 基于所述第三神经网络对所述第一样本对和所述第二样本对进行物品预测处理，得到样本物品预测数据； 根据所述样本意图预测数据、所述样本行为预测数据、所述样本物品预测数据和所述物品标签信息对所述神经网络模型进行参数优化，以训练所述神经网络模型，得到物品推荐模型； 所述根据所述样本意图预测数据、所述样本行为预测数据、所述样本物品预测数据和所述物品标签信息对所述神经网络模型进行参数优化，以训练所述神经网络模型，得到物品推荐模型，包括： 根据所述样本意图预测数据和所述物品标签信息中的样本对象意图特征进行损失计算，得到第一损失值；根据所述样本行为预测数据和所述物品标签信息中的样本对象行为特征进行损失计算，得到第二损失值；根据所述样本物品预测数据和所述物品标签信息进行损失计算，得到第三损失值；对所述第一损失值、所述第二损失值、所述第三损失值、第一相似值、第二相似值、第三相似值和第四相似值进行加权计算，得到目标损失值；根据所述目标损失值对所述神经网络模型进行参数优化，以训练所述神经网络模型，得到所述物品推荐模型。

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