騰訊科技(深圳)有限公司余志偉獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利確定用戶特征和模型訓練的方法、裝置、設備及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：CN112328778B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12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：202011209328.6，技術領域涉及：G06F16/335；該發明授權確定用戶特征和模型訓練的方法、裝置、設備及介質是由余志偉設計研發完成，并于2020-11-03向國家知識產權局提交的專利申請。
本確定用戶特征和模型訓練的方法、裝置、設備及介質在說明書摘要公布了：本申請提供了一種確定用戶特征和模型訓練的方法、裝置、設備及介質，該方法采用訓練出的BERT模型作為提取用戶訪問的對象的對象特征的語言模型。在訓練BERT模型的過程中，會控制熱度不高而用戶感興趣程度較高的對象對應的對象標識被掩碼處理的概率增大，從而使得訓練出的BERT模型能夠更為準確的用戶的對象序列中提取出能夠表征用戶喜好的對象特征。而且，基于訓練出的BERT模型可以結合用戶訪問過的對象序列中各對象標識之間的上下文信息，確定用戶訪問過的對象對應的對象特征，從而更為準確提取出能夠反映用戶喜好的對象特征，因此，基于BERT提取出的對象特征能夠更為準確的確定出反映用戶喜好的用戶特征。
本發明授權確定用戶特征和模型訓練的方法、裝置、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種確定用戶特征的方法，其特征在于，包括： 獲得待分析的用戶的對象序列，所述用戶的對象序列包括：所述用戶在對象推薦系統中訪問過的多個對象的對象標識； 利用語言模型結合所述用戶的對象序列中各對象標識的上下文信息，確定所述用戶的對象序列中各對象標識的對象特征向量，其中，所述語言模型為基于變換器的雙向編碼表征BERT模型，且所述BERT模型為利用多個樣本用戶對應的已掩碼對象序列，并以預測出所述已掩碼對象序列中被掩碼處理的對象標識為訓練目標，訓練得到的；所述樣本用戶的已掩碼對象序列為所述樣本用戶的對象序列中至少一個對象標識被掩碼處理后得到的對象序列；所述樣本用戶的對象序列中對象標識被掩碼處理的概率與該對象標識的訪問行為特征所表征出的感興趣程度成正相關，且與該對象標識對應的訪問熱度成負相關； 依據所述用戶的對象序列中各對象標識的對象特征向量，確定出用于表征所述用戶對所述對象推薦系統中對象的感興趣特征的用戶特征向量。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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