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龍圖騰網獲悉廣東小天才科技有限公司申請的專利一種目標應用的評分方法、裝置、設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114546802B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210135921.3，技術領域涉及：G06F11/34；該發明授權一種目標應用的評分方法、裝置、設備及存儲介質是由王志峰設計研發完成，并于2022-02-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種目標應用的評分方法、裝置、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明實施例公開了一種目標應用的評分方法、裝置、設備及存儲介質，方法包括：獲取用戶特征和目標應用的應用特征，將所述應用特征和所述用戶特征輸入至預設的特征嵌入模塊，得到應用特征所對應的應用特征矩陣和用戶特征所對應的用戶特征矩陣用戶特征矩陣；將所述應用特征矩陣輸入至預設的泛化模塊，得到第一數據；同時，將所述應用特征矩陣和所述用戶特征矩陣輸入至預設的記憶模塊，得到第二數據；將所述第一數據和所述第二數據輸入至評分模塊，得到所述目標應用的評分。該技術方案能夠實現在利用了泛化模快的泛化能力的同時，結合記憶模塊的記憶能力，保證了評分的準確性。

本發明授權一種目標應用的評分方法、裝置、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種目標應用的評分方法，其特征在于，包括： 獲取用戶特征和目標應用的應用特征，將所述應用特征和所述用戶特征輸入至預設的特征嵌入模塊，得到應用特征所對應的應用特征矩陣和用戶特征所對應的用戶特征矩陣； 將所述應用特征矩陣輸入至預設的泛化模塊，得到第一數據；同時，將所述應用特征矩陣和所述用戶特征矩陣輸入至預設的記憶模塊，得到第二數據； 將所述第一數據和所述第二數據輸入至評分模塊，得到所述目標應用的評分； 其中，所述泛化模塊包括：自注意力層、注意力層以及增強層，所述將所述應用特征矩陣輸入至預設的泛化模塊，得到第一數據，包括： 將所述應用特征矩陣輸入至所述自注意力層進行矩陣變換，得到初始矩陣； 對所述應用特征矩陣輸入至所述注意力層進行特征抽取處理，得到高階特征矩陣； 根據所述初始矩陣以及高階特征矩陣，得到第一數據； 其中，所述將所述應用特征矩陣和所述用戶特征矩陣輸入至預設的記憶模塊，得到第二數據，包括： 將初始特征矩陣與第i個交叉矩陣進行低階特征交叉運算，得到第i+1個交叉矩陣，所述初始特征矩陣包括所述應用特征矩陣和所述用戶特征矩陣； 若i+1小于N，令i=i+1，返回執行所述將初始特征矩陣與第i個交叉矩陣進行低階特征交叉運算，得到第i+1個交叉矩陣的步驟，其中，當i為1的時候，第1個交叉矩陣為初始特征矩陣，所述N為低階記憶運算的總次數，所述i為正整數； 若i+1等于N，則根據第i+1個交叉矩陣確定第二數據。

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