車智互聯(lián)(北京)科技有限公司孟祥鈺獲國家專利權(quán)
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龍圖騰網(wǎng)獲悉車智互聯(lián)(北京)科技有限公司申請的專利一種推薦方法、計(jì)算設(shè)備及可讀存儲介質(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:CN116796065B 。
龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26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:202310653199.7,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06F16/9535;該發(fā)明授權(quán)一種推薦方法、計(jì)算設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)是由孟祥鈺設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2023-06-02向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。
本一種推薦方法、計(jì)算設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了:本發(fā)明公開了一種推薦方法,涉及計(jì)算機(jī)領(lǐng)域。本發(fā)明的推薦方法包括:獲取用戶當(dāng)前所在的業(yè)務(wù)場景。接著,基于獲得的業(yè)務(wù)場景,從預(yù)先構(gòu)建的向量集中獲取關(guān)聯(lián)物料的物料向量和至少一種其他向量,關(guān)聯(lián)物料為與業(yè)務(wù)場景相關(guān)的物料,其他向量包括用戶的用戶向量和業(yè)務(wù)場景的場景向量。接著,基于關(guān)聯(lián)物料的物料向量和至少一種其他向量,獲取表征用戶的特征的第一融合向量和或表征各待推薦物料的特征的第二融合向量。最后,基于獲得的第一融合向量和或各第二融合向量,將用戶所感興趣的物料推薦給用戶。本發(fā)明采用融合向量進(jìn)行推薦,融合向量表示的信息更全面,從而可提高物料推薦的精準(zhǔn)度。
本發(fā)明授權(quán)一種推薦方法、計(jì)算設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了:1.一種推薦方法,所述方法包括: 獲取用戶當(dāng)前所在的業(yè)務(wù)場景; 基于所述業(yè)務(wù)場景,從預(yù)先構(gòu)建的向量集中獲取關(guān)聯(lián)物料的物料向量和至少一種其他向量,所述關(guān)聯(lián)物料為與所述業(yè)務(wù)場景相關(guān)的物料,所述其他向量包括所述用戶的用戶向量和所述業(yè)務(wù)場景的場景向量; 基于所述關(guān)聯(lián)物料的物料向量和至少一種其他向量,獲取表征所述用戶的特征的第一融合向量和或表征各待推薦物料的特征的第二融合向量; 基于所述第一融合向量和或所述各第二融合向量,將所述用戶所感興趣的物料推薦給所述用戶; 其中,所述向量集的構(gòu)建步驟,包括:基于用戶的歷史行為,構(gòu)造異質(zhì)圖,所述異質(zhì)圖中的節(jié)點(diǎn)包括用戶、物料和業(yè)務(wù)場景;以確定出的游走方式、游走權(quán)重,在所述異質(zhì)圖中進(jìn)行游走,生成多個(gè)預(yù)設(shè)長度的序列;從生成的序列中獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù),并基于所述訓(xùn)練數(shù)據(jù),對向量生成模型進(jìn)行訓(xùn)練;從訓(xùn)練好的向量生成模型中,獲取隱層的權(quán)重矩陣;根據(jù)所述權(quán)重矩陣,確定所述異質(zhì)圖中各用戶的用戶向量、各物料的物料向量以及各業(yè)務(wù)場景的場景向量,構(gòu)成所述向量集。
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