支付宝(杭州)信息技术有限公司周裕杰获国家专利权
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龙图腾网获悉支付宝(杭州)信息技术有限公司申请的专利对象推荐模型的训练方法及装置、对象推荐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：CN117349527B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202311299120.1，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权对象推荐模型的训练方法及装置、对象推荐方法及装置是由周裕杰;桑健顺;位雪勇;顾立宏;彭存银设计研发完成，并于2023-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本对象推荐模型的训练方法及装置、对象推荐方法及装置在说明书摘要公布了：本说明书实施例提供了对象推荐模型的训练方法及装置、对象推荐方法及装置。对象推荐模型包括特征提取层、特征交互层、注意力网络层和预测网络层。在训练方法中，获取对象特征数据、用户特征数据和用户活跃度数据，然后按照以下方式对对象推荐模型进行训练，直至满足训练结束条件：将对象特征数据和用户特征数据提供给特征交互层，得到交叉特征；将交叉特征和用户活跃度数据提供给注意力网络层，得到用户注意力特征；将特征提取层输出的向量特征以及用户注意力特征提供给预测网络层，以得到所预测的针对所述各个用户的推荐对象；以及基于由所预测的推荐对象得到的第一损失，对对象推荐模型进行调整。
本发明授权对象推荐模型的训练方法及装置、对象推荐方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种用于训练对象推荐模型的方法，其中，所述对象推荐模型包括特征提取层、特征交互层、注意力网络层和预测网络层， 所述方法包括： 从包括用户和对象的数据中获取对象特征数据、用户特征数据和用户活跃度数据； 按照以下方式对所述对象推荐模型进行训练，直至满足训练结束条件： 将所述对象特征数据和所述用户特征数据提供给所述特征交互层，得到交叉特征； 将所述交叉特征和所述用户活跃度数据提供给所述注意力网络层，得到用户注意力特征，其中，所述用户注意力特征用于表示不同活跃度的各个用户针对不同的交叉特征的关注程度； 将所述特征提取层根据输入的所述对象特征数据和所述用户特征数据所输出的向量特征以及所述用户注意力特征提供给所述预测网络层，以得到所预测的针对所述各个用户的推荐对象；以及 基于由所预测的推荐对象得到的第一损失，对所述对象推荐模型进行调整。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人支付宝(杭州)信息技术有限公司，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市西湖区西溪路556号8层B段801-11；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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