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百度(中国)有限公司沈子衿获国家专利权

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龙图腾网获悉百度(中国)有限公司申请的专利疲劳感预估模型训练及疲劳感预估方法和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:CN119961507B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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:202411800299.9,技术领域涉及:G06F16/9535;该发明授权疲劳感预估模型训练及疲劳感预估方法和装置是由沈子衿;张华泉;唐楠;刘晔;孟正设计研发完成,并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

疲劳感预估模型训练及疲劳感预估方法和装置在说明书摘要公布了:本公开提供了疲劳感预估模型训练及疲劳感预估方法和装置,涉及深度学习、大模型、自然语言处理以及智能推荐等人工智能领域。其中的疲劳感预估模型训练方法可包括:获取预定的资源推荐应用对应的历史消费记录,所述历史消费记录中包括:打开资源推荐应用的推荐对象针对所推荐的资源对象的操作信息;根据历史消费记录生成训练样本集;根据训练样本集对疲劳感预估模型进行训练,疲劳感预估模型用于在向待处理的目标推荐对象推荐资源时,确定出目标推荐对象针对待推荐的候选资源的疲劳感预估结果。

本发明授权疲劳感预估模型训练及疲劳感预估方法和装置在权利要求书中公布了:1.一种疲劳感预估模型训练方法,包括: 获取预定的资源推荐应用对应的历史消费记录,所述历史消费记录中包括:打开所述资源推荐应用的推荐对象针对所推荐的资源对象的操作信息;其中,所述资源推荐应用包括:短视频平台,所述资源对象类型为视频类型,每条历史消费记录分别对应于一个推荐对象以及所推荐的一个第一视频; 根据所述历史消费记录生成训练样本集,所述训练样本集中包括负样本和正样本,其中,响应于确定所述第一视频中存在符合第一负样本筛选条件、第二负样本筛选条件和第三负样本筛选条件中的任一条件的第二视频,确定负样本视频包括所述第二视频,并根据所述负样本视频生成所述负样本; 根据所述训练样本集对所述疲劳感预估模型进行训练,所述疲劳感预估模型用于在向待处理的目标推荐对象推荐资源时,确定出所述目标推荐对象针对待推荐的候选资源的疲劳感预估结果; 其中,确定符合所述第二负样本筛选条件包括:在所述第一视频中确定任一第四视频;从第五视频中获取视频时长与所述第四视频的视频时长属于相同的时长区间的第六视频,所述第五视频包括所述第一视频中除所述第四视频外的其他视频;根据对应的历史消费记录分别确定视频集中的各视频的目标播放时长,所述视频集包括所述第四视频和所述第六视频;按照所述目标播放时长从大到小的顺序对所述视频集中的各视频进行排序;响应于确定所述第四视频存在跳出操作,且确定所述第四视频的排序位置序号大于M与x的乘积,确定所述第四视频符合所述第二负样本筛选条件,M表示所述视频集中的视频数量,x表示大于0且小于1的第一百分数,所述跳出操作指所述历史消费记录对应的推荐对象在播放所述第四视频时退出所述短视频平台。

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百度(中国)有限公司,其通讯地址为:200041 上海市浦东新区张江高科技园区郭守敬路498号6幢9506室;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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