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          騰訊科技(深圳)有限公司陳昊獲國家專利權(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推薦對象的方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(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:CN115455276B

          龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05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:202110639633.7,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06F16/9535;該發(fā)明授權(quán)推薦對象的方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)是由陳昊設(shè)計研發(fā)完成,并于2021-06-08向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

          推薦對象的方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了:本申請涉及人工智能技術(shù),提供了一種推薦對象的方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)。所述方法包括:從使得相對意愿值的累積值最大化的特征集合中,獲取目標用戶標識對應(yīng)的目標用戶的特征以及每一個候選對象各自對應(yīng)的對象特征;相對意愿值,是任意用戶標識對應(yīng)于已使用對象的意愿值與用戶標識對應(yīng)于未使用對象的意愿值間的差值,意愿值與相應(yīng)用戶標識對應(yīng)的用戶的特征正相關(guān),并與相應(yīng)對象的對象特征正相關(guān);針對每一候選推薦對象,至少根據(jù)相應(yīng)的對象特征和目標用戶的特征,確定每一候選推薦對象對應(yīng)的預(yù)測推薦結(jié)果;按照預(yù)測推薦結(jié)果,從候選推薦對象篩選出目標推薦對象,并基于目標用戶標識推薦目標推薦對象。采用本方法能夠?qū)崿F(xiàn)對象的精準推薦。

          本發(fā)明授權(quán)推薦對象的方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了:1.一種推薦對象的方法,其特征在于,所述方法包括: 針對每一用戶標識,基于相應(yīng)的初始用戶的特征與相應(yīng)已使用對象以及未使用對象各自對應(yīng)的初始對象特征,得到每一用戶標識對應(yīng)于已使用對象的意愿值以及對應(yīng)于未使用對象的意愿值; 基于調(diào)用的損失函數(shù),對所述初始用戶的特征和所述初始對象特征進行特征優(yōu)化,以使得所述損失函數(shù)的函數(shù)值最小化,所述損失函數(shù)的函數(shù)值與各用戶標識對應(yīng)于已使用對象的意愿值與所述用戶標識對應(yīng)于未使用對象的意愿值間的差值的累計值負相關(guān); 從使得損失函數(shù)的函數(shù)值最小化的特征集合中,獲取目標用戶標識對應(yīng)的目標用戶的特征以及每一個候選對象各自對應(yīng)的對象特征;所述意愿值與相應(yīng)用戶標識對應(yīng)的用戶的特征正相關(guān),并與相應(yīng)對象的對象特征正相關(guān); 針對每一候選推薦對象,至少根據(jù)相應(yīng)的所述對象特征和所述目標用戶的特征,確定每一所述候選推薦對象對應(yīng)的預(yù)測推薦結(jié)果; 按照所述預(yù)測推薦結(jié)果,從所述候選推薦對象篩選出目標推薦對象,并基于所述目標用戶標識推薦所述目標推薦對象。

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