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龍圖騰網(wǎng)獲悉騰訊科技(深圳)有限公司;清華大學(xué)申請的專利內(nèi)容推薦控制及召回模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114638372B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-07-04發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202011477384.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q30/02；該發(fā)明授權(quán)內(nèi)容推薦控制及召回模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)是由劉月;王鑫;朱文武;周江設(shè)計研發(fā)完成，并于2020-12-15向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本內(nèi)容推薦控制及召回模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請涉及計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及內(nèi)容推薦控制及召回模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)，用以提升推薦系統(tǒng)的定向推薦能力，提高召回率。其中，方法包括：獲取訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集，并下采樣得到子樣本數(shù)據(jù)集；基于各子樣本數(shù)據(jù)集對召回模型進(jìn)行超參數(shù)優(yōu)化，獲得各子樣本數(shù)據(jù)集對應(yīng)的中間超參數(shù)組；根據(jù)各中間超參數(shù)組在召回模型上的準(zhǔn)確度，預(yù)測各備選超參數(shù)組在召回模型上的準(zhǔn)確度；基于準(zhǔn)確度從各備選超參數(shù)組中選擇超參數(shù)組對召回模型進(jìn)行超參數(shù)配置并進(jìn)行超參數(shù)調(diào)整，獲得目標(biāo)召回模型；基于目標(biāo)召回模型向目標(biāo)對象進(jìn)行多媒體內(nèi)容推薦。本申請基于元學(xué)習(xí)提高了超參數(shù)選擇效率，得到的目標(biāo)召回模型更加準(zhǔn)確，可有效提升推薦系統(tǒng)的定向推薦能力。

本發(fā)明授權(quán)內(nèi)容推薦控制及召回模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備和介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種內(nèi)容推薦控制方法，其特征在于，該方法包括： 對訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集進(jìn)行下采樣得到多個子樣本數(shù)據(jù)集，所述訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集用于訓(xùn)練目標(biāo)推薦系統(tǒng)的第一召回模型；其中，所述訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集中的訓(xùn)練樣本包括樣本對象特征，樣本多媒體內(nèi)容特征，以及樣本對象與樣本多媒體內(nèi)容的操作標(biāo)簽； 分別基于各個子樣本數(shù)據(jù)集，對所述第一召回模型進(jìn)行超參數(shù)優(yōu)化，獲得各個子樣本數(shù)據(jù)集分別對應(yīng)的中間超參數(shù)組； 分別根據(jù)各個子樣本數(shù)據(jù)集對應(yīng)的中間超參數(shù)組在所述第一召回模型上的準(zhǔn)確度，以及超參數(shù)學(xué)習(xí)器，預(yù)測各個備選超參數(shù)組在所述第一召回模型上的準(zhǔn)確度，每個備選超參數(shù)組是基于所述訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集進(jìn)行初始化獲得的；所述超參數(shù)學(xué)習(xí)器是：以各個子樣本數(shù)據(jù)集對應(yīng)的中間超參數(shù)組在所述第一召回模型上的準(zhǔn)確度為訓(xùn)練標(biāo)簽，以各個子樣本數(shù)據(jù)集對應(yīng)的中間超參數(shù)組和元特征為輸入訓(xùn)練得到的； 根據(jù)各個備選超參數(shù)組在所述第一召回模型上的準(zhǔn)確度，從各個備選超參數(shù)組中選擇超參數(shù)組對所述第一召回模型進(jìn)行超參數(shù)配置并進(jìn)行超參數(shù)調(diào)整，獲得目標(biāo)召回模型； 基于所述目標(biāo)召回模型向目標(biāo)對象進(jìn)行多媒體內(nèi)容推薦。

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