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龍圖騰網(wǎng)獲悉杭州網(wǎng)易云音樂科技有限公司申請的專利內(nèi)容分發(fā)方法、介質(zhì)、裝置和計算設(shè)備獲國家發(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：CN115664979B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-19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：202211363721.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04L41/14；該發(fā)明授權(quán)內(nèi)容分發(fā)方法、介質(zhì)、裝置和計算設(shè)備是由章鶯;肖強設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-11-02向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本內(nèi)容分發(fā)方法、介質(zhì)、裝置和計算設(shè)備在說明書摘要公布了：本公開的實施方式提供了一種內(nèi)容分發(fā)方法、介質(zhì)、裝置和計算設(shè)備。該方法包括：響應(yīng)于接收到的內(nèi)容推送請求，獲取至少一個待分發(fā)內(nèi)容，再將至少一個待分發(fā)內(nèi)容的信息輸入到第一內(nèi)容召回模型，輸出至少一個待分發(fā)內(nèi)容的第一評分，并將至少一個待分發(fā)內(nèi)容的信息輸入到第二內(nèi)容召回模型，輸出至少一個待分發(fā)內(nèi)容的第二評分，最后基于第一評分和第二評分，從至少一個待分發(fā)內(nèi)容中確定推送到推送場景中的待分發(fā)內(nèi)容。通過多目標(biāo)訓(xùn)練得到內(nèi)容召回模型的對待分發(fā)內(nèi)容的評估，解決相關(guān)技術(shù)中內(nèi)容分發(fā)過程會降低用戶體驗的問題。

本發(fā)明授權(quán)內(nèi)容分發(fā)方法、介質(zhì)、裝置和計算設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種內(nèi)容分發(fā)方法，包括如下步驟： 響應(yīng)于接收到的內(nèi)容推送請求，獲取至少一個待分發(fā)內(nèi)容，所述內(nèi)容推送請求包括請求對應(yīng)推送場景； 將所述至少一個待分發(fā)內(nèi)容的信息輸入到第一內(nèi)容召回模型，輸出所述至少一個待分發(fā)內(nèi)容的第一評分，所述第一內(nèi)容召回模型基于待分發(fā)內(nèi)容是否被完整播放為目標(biāo)訓(xùn)練得到，所述第一評分用于表示所述至少一個待分發(fā)內(nèi)容被完整播放的概率； 將所述至少一個待分發(fā)內(nèi)容的信息輸入到第二內(nèi)容召回模型，輸出所述至少一個待分發(fā)內(nèi)容的第二評分，所述第二內(nèi)容召回模型基于待分發(fā)內(nèi)容對應(yīng)的推送場景是否會被再次訪問為目標(biāo)訓(xùn)練得到，所述第二評分用于表示所述待分發(fā)內(nèi)容對應(yīng)的推送場景被再次訪問的概率； 基于所述第一評分和所述第二評分，從所述至少一個待分發(fā)內(nèi)容中確定推送到所述推送場景中的待分發(fā)內(nèi)容； 所述內(nèi)容推送請求還包括對應(yīng)用戶信息， 所述將所述至少一個待分發(fā)內(nèi)容的信息輸入到第一內(nèi)容召回模型，輸出所述至少一個待分發(fā)內(nèi)容的第一評分，包括： 基于所述內(nèi)容推送請求中的用戶信息和待分發(fā)內(nèi)容的信息，獲取日志記錄中的對應(yīng)特征數(shù)據(jù)，所述特征數(shù)據(jù)包括用戶側(cè)特征、內(nèi)容側(cè)特征和用戶行為序列； 將所述特征數(shù)據(jù)輸入到所述第一內(nèi)容召回模型的特征處理層，輸出所述特征數(shù)據(jù)對應(yīng)的特征向量； 將所述特征向量輸入到所述第一內(nèi)容召回模型的共享差異網(wǎng)絡(luò)中，輸出所述特征向量對應(yīng)的特征分?jǐn)?shù)，所述共享差異網(wǎng)絡(luò)包括至少一個全連接層； 將所述特征分?jǐn)?shù)輸入到所述第一內(nèi)容召回模型的激活函數(shù)，輸出所述第一評分； 所述將所述特征數(shù)據(jù)輸入到所述第一內(nèi)容召回模型的特征處理層，輸出所述特征數(shù)據(jù)對應(yīng)的特征向量，包括： 對所述用戶側(cè)特征和所述內(nèi)容側(cè)特征進行表征嵌入處理，分別得到所述用戶側(cè)特征和所述內(nèi)容側(cè)特征對應(yīng)的拼接向量； 基于注意力算法，通過所述內(nèi)容側(cè)特征，對所述用戶行為序列進行加權(quán)處理，得到所述用戶行為序列對應(yīng)的拼接向量； 將所述用戶側(cè)特征、所述內(nèi)容側(cè)特征和所述用戶行為序列對應(yīng)的拼接向量結(jié)合，得到所述特征向量。

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