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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國電信股份有限公司申請(qǐng)的專利序列推薦方法及裝置獲國家發(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(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115687777B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211413135.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/9535；該發(fā)明授權(quán)序列推薦方法及裝置是由槐正;徐冬冬;付迎鑫;張哲;徐銳;王健;徐蕾設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-11-11向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本序列推薦方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)公開了一種序列推薦方法及裝置。該方法包括：獲取目標(biāo)對(duì)象的歷史交互序列，并依據(jù)歷史交互序列預(yù)測(cè)目標(biāo)對(duì)象對(duì)待推薦物品集合中的各個(gè)第一待推薦物品的偏好評(píng)分；依據(jù)偏好信息確定多組第一隨機(jī)數(shù)；采用物品偏好推薦模型對(duì)第一隨機(jī)數(shù)進(jìn)行分析，在物品偏好推薦模型未發(fā)生平穩(wěn)分布時(shí)，依據(jù)第一隨機(jī)數(shù)確定第一目標(biāo)推薦物品，并向目標(biāo)對(duì)象推薦第一目標(biāo)推薦物品；在物品偏好推薦模型發(fā)生平穩(wěn)分布時(shí)，采用近似物品偏好度預(yù)測(cè)模型確定目標(biāo)對(duì)象對(duì)第二待推薦物品的同類別近似物品的偏好程度，得到第二目標(biāo)推薦物品，并向目標(biāo)對(duì)象推薦第二目標(biāo)推薦物品。本申請(qǐng)解決了相關(guān)推薦技術(shù)在多層推薦指標(biāo)體系中缺失非底層指標(biāo)數(shù)據(jù)，導(dǎo)致推薦效果較差的技術(shù)問題。

本發(fā)明授權(quán)序列推薦方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種序列推薦方法，其特征在于，包括： 獲取目標(biāo)對(duì)象的歷史交互序列，并依據(jù)所述歷史交互序列預(yù)測(cè)所述目標(biāo)對(duì)象的偏好信息，其中，所述歷史交互序列包括：目標(biāo)對(duì)象信息，物品信息以及目標(biāo)對(duì)象在各個(gè)時(shí)間步長上針對(duì)物品的交互行為序列數(shù)據(jù)集，所述偏好信息包括所述目標(biāo)對(duì)象對(duì)待推薦物品集合中的各個(gè)第一待推薦物品的偏好評(píng)分； 依據(jù)所述偏好信息確定多組第一隨機(jī)數(shù)，其中，所述多組第一隨機(jī)數(shù)中的每組第一隨機(jī)數(shù)包括：所述目標(biāo)對(duì)象在目標(biāo)時(shí)間步長上的偏好評(píng)分排序在前第一數(shù)量的第二待推薦物品； 采用物品偏好推薦模型對(duì)所述第一隨機(jī)數(shù)進(jìn)行分析，在所述物品偏好推薦模型未發(fā)生平穩(wěn)分布時(shí)，依據(jù)所述第一隨機(jī)數(shù)確定第一目標(biāo)推薦物品，并向所述目標(biāo)對(duì)象推薦所述第一目標(biāo)推薦物品； 在所述物品偏好推薦模型發(fā)生平穩(wěn)分布時(shí)，采用近似物品偏好度預(yù)測(cè)模型確定所述目標(biāo)對(duì)象對(duì)所述第二待推薦物品的同類別近似物品的偏好程度，得到第二目標(biāo)推薦物品，并向所述目標(biāo)對(duì)象推薦所述第二目標(biāo)推薦物品。

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