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龙图腾网获悉掌阅科技股份有限公司申请的专利书籍排序推送模型的训练方法、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：CN112487294B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202011379097.3，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权书籍排序推送模型的训练方法、电子设备及存储介质是由王海璐设计研发完成，并于2020-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本书籍排序推送模型的训练方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种书籍排序推送模型的训练方法、电子设备及存储介质，该方法包括：获取阅读用户对应于预设时段的交互书籍列表，根据与所述交互书籍列表中的各个交互书籍相对应的书籍样本特征信息，确定与各个书籍样本特征信息相对应的书籍样本向量；根据与各个书籍样本向量相对应的交互书籍的交互深度信息，确定与各个书籍样本向量相对应的注意力权重；根据各个书籍样本向量以及与各个书籍样本向量相对应的注意力权重训练所述书籍排序推送模型。该方式使模型训练过程中能够学习到用户对于不同书籍的交互深度信息，进而使推送的书籍更加准确。

本发明授权书籍排序推送模型的训练方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种书籍排序推送模型的训练方法，包括：获取阅读用户对应于预设时段的交互书籍列表，根据与所述交互书籍列表中的各个交互书籍相对应的书籍样本特征信息，确定与各个书籍样本特征信息相对应的书籍样本向量；根据与各个书籍样本向量相对应的交互书籍的交互深度信息，确定与各个书籍样本向量相对应的注意力权重；根据交互深度信息的高低，将交互深度信息大于预设值的交互书籍所对应的训练样本标注为正样本，而将交互深度信息小于预设值的交互书籍所对应的训练样本标注为负样本，从而构建第一训练样本集；初次挑选第一训练样本集中包含的正样本，将属于正样本的各个训练样本按照交互深度值进行排序，将排序后得到的各个正样本进行两两组合，以得到多个训练样本对；针对初次挑选出的正样本进行二次筛选，以便将筛选出的交互深度信息之间的差值属于预设区间的两个训练样本构成一组训练样本对，从而构建第二训练样本集；其中，根据训练样本对的两个训练样本的交互深度值之间的比较结果来标记训练样本对的正负；根据各个书籍样本向量以及与各个书籍样本向量相对应的注意力权重训练所述书籍排序推送模型；其中，基于第二训练样本集，对预训练模型进行微调，得到最终的书籍排序推送模型。

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