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龍圖騰網獲悉北京沃東天駿信息技術有限公司;北京京東世紀貿易有限公司申請的專利一種推薦信息顯示方法、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：CN113282819B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19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：202110437705.X，技術領域涉及：G06F16/9535；該發明授權一種推薦信息顯示方法、裝置、設備及存儲介質是由王澤南;卡洛斯·卡里昂;羅象宏;雷雨霖;哈里克什·薩西庫馬爾·奈爾設計研發完成，并于2021-04-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種推薦信息顯示方法、裝置、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請公開一種推薦信息顯示方法、裝置、設備及存儲設備，該方法包括：獲取至少兩個候選推薦組；每個候選推薦組包括至少兩條推薦信息，不同候選推薦組中推薦信息排列順序不同；將候選推薦組輸入深度學習模型，輸出候選推薦組中每個推薦信息的第一瀏覽量；深度學習模型用于預測每個推薦信息受相鄰推薦信息影響后瀏覽量；基于候選推薦組中每個推薦信息的第一瀏覽量，確定候選推薦組的預期費用；從至少兩個候選推薦組選取預期費用最大的目標推薦組并顯示目標推薦組。如此，本申請預測每個推薦信息的瀏覽量時，結合相鄰推薦信息對瀏覽量的影響去預測每個推薦信息的瀏覽量，提升瀏覽量的預測精度，使得最終選取的推薦組的預期費用最大且準確度高。

本發明授權一種推薦信息顯示方法、裝置、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種推薦信息顯示方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取至少兩個候選推薦組；其中，每個候選推薦組中包括至少兩條推薦信息，不同候選推薦組中推薦信息的排列順序不同；其中，每個候選推薦組中包括付費的推薦信息和未付費的推薦信息； 將候選推薦組輸入到深度學習模型，輸出所述候選推薦組中每個推薦信息對應的第一瀏覽量；其中，所述深度學習模型用于預測每個推薦信息受相鄰推薦信息影響后的瀏覽量； 基于所述候選推薦組中每個推薦信息對應的第一瀏覽量，確定所述候選推薦組的預期費用；當所述推薦信息包括付費的廣告信息時，所述預期費用包括第一總費用和第二總費用；當所述推薦信息還包括未付費的非廣告信息時，所述預期費用包括所述第一總費用、所述第二總費用和第三總費用；其中，所述第一總費用基于所述候選推薦組中每個廣告信息的第一瀏覽量和預設的真實收費標準確定；所述第二總費用基于所述候選推薦組中每個廣告信息的第一瀏覽量和預設的第一虛擬收費標準確定；所述第三總費用基于所述候選推薦組中每個非廣告信息的第一瀏覽量和預設的第二虛擬收費標準確定； 從所述至少兩個候選推薦組選取所述預期費用最大的目標推薦組，并顯示所述目標推薦組。

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