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          騰訊科技(深圳)有限公司劉彥壘獲國家專利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利一種推薦方法、裝置及存儲介質(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:CN114764471B

          龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22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:202110037671.5,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06F16/9535;該發(fā)明授權(quán)一種推薦方法、裝置及存儲介質(zhì)是由劉彥壘;謝若冰;張紹亮;王瑞設(shè)計研發(fā)完成,并于2021-01-12向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

          一種推薦方法、裝置及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了:一種推薦方法、裝置及存儲介質(zhì),該方法包括:獲取目標(biāo)用戶的特征信息,所述特征信息包括用戶畫像信息和歷史行為信息;將所述特征信息輸入物品推薦模型,以確定候選物品集中各個候選物品的針對所述目標(biāo)用戶的預(yù)測得分,所述物品推薦模型中包括k個子推薦模型,每個子推薦模型是基于所述目標(biāo)用戶對應(yīng)的k個權(quán)重參數(shù)和訓(xùn)練樣本集,對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練得到的,所述k個權(quán)重參數(shù)是基于演員?評論家模型和所述訓(xùn)練樣本集確定的,所述k為正整數(shù);根據(jù)所述預(yù)測得分從所述候選物品集中確定目標(biāo)候選物品,并將所述目標(biāo)候選物品推送至所述目標(biāo)用戶對應(yīng)的客戶端,可以通過演員?評論家模型確定用戶的個性化權(quán)重參數(shù),提升物品推薦的準(zhǔn)確度。

          本發(fā)明授權(quán)一種推薦方法、裝置及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了:1.一種推薦方法,其特征在于,所述方法包括: 獲取目標(biāo)用戶的特征信息,所述特征信息包括用戶畫像信息和歷史行為信息; 將所述特征信息輸入物品推薦模型,以確定候選物品集中各個候選物品的針對所述目標(biāo)用戶的預(yù)測得分; 根據(jù)所述預(yù)測得分從所述候選物品集中確定目標(biāo)候選物品,并將所述目標(biāo)候選物品推送至所述目標(biāo)用戶對應(yīng)的客戶端; 其中,所述物品推薦模型的確定方式包括: 獲取訓(xùn)練樣本集,所述訓(xùn)練樣本集中的每個樣本包括目標(biāo)用戶點擊的物品以及對應(yīng)的第一真實獎勵值和所述目標(biāo)用戶的特征信息,所述第一真實獎勵值是根據(jù)所述目標(biāo)用戶在k個業(yè)務(wù)指標(biāo)上的指標(biāo)數(shù)據(jù)得到的; 將所述每個樣本包括的所述目標(biāo)用戶點擊的物品以及對應(yīng)的所述目標(biāo)用戶的特征信息,分別輸入k個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以得到所述目標(biāo)用戶點擊的物品的第二真實獎勵值; 將所述每個樣本包括的所述目標(biāo)用戶點擊的物品對應(yīng)的所述目標(biāo)用戶的特征信息輸入演員-評論家模型中的演員模型,以獲取所述演員模型輸出的k個預(yù)測權(quán)重參數(shù); 將所述每個樣本包括的所述目標(biāo)用戶點擊的物品以及對應(yīng)的所述目標(biāo)用戶的特征信息、所述k個預(yù)測權(quán)重參數(shù)輸入所述演員-評論家模型中的評論家模型,以獲取所述評論家模型輸出的所述目標(biāo)用戶點擊的物品的第二預(yù)測獎勵值; 根據(jù)所述第二真實獎勵值、所述第二預(yù)測獎勵值、所述k個預(yù)測權(quán)重參數(shù)以及所述演員-評論家模型的總損失函數(shù),對所述演員-評論家模型的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進行調(diào)整;基于調(diào)整后的演員-評論家模型中的演員模型確定所述k個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中每個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更新后的權(quán)重參數(shù); 基于所述每個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更新后的權(quán)重參數(shù)以及損失函數(shù)對所述k個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進行調(diào)整,以得到k個子推薦模型,并根據(jù)所述k個子推薦模型確定出物品推薦模型。

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