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龍圖騰網(wǎng)獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請(qǐng)的專利一種推薦方法、裝置及存儲(chǔ)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(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114764471B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22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：202110037671.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/9535；該發(fā)明授權(quán)一種推薦方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)是由劉彥壘;謝若冰;張紹亮;王瑞設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-01-12向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種推薦方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了：一種推薦方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：獲取目標(biāo)用戶的特征信息，所述特征信息包括用戶畫像信息和歷史行為信息；將所述特征信息輸入物品推薦模型，以確定候選物品集中各個(gè)候選物品的針對(duì)所述目標(biāo)用戶的預(yù)測(cè)得分，所述物品推薦模型中包括k個(gè)子推薦模型，每個(gè)子推薦模型是基于所述目標(biāo)用戶對(duì)應(yīng)的k個(gè)權(quán)重參數(shù)和訓(xùn)練樣本集，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練得到的，所述k個(gè)權(quán)重參數(shù)是基于演員?評(píng)論家模型和所述訓(xùn)練樣本集確定的，所述k為正整數(shù)；根據(jù)所述預(yù)測(cè)得分從所述候選物品集中確定目標(biāo)候選物品，并將所述目標(biāo)候選物品推送至所述目標(biāo)用戶對(duì)應(yīng)的客戶端，可以通過演員?評(píng)論家模型確定用戶的個(gè)性化權(quán)重參數(shù)，提升物品推薦的準(zhǔn)確度。

本發(fā)明授權(quán)一種推薦方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種推薦方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取目標(biāo)用戶的特征信息，所述特征信息包括用戶畫像信息和歷史行為信息； 將所述特征信息輸入物品推薦模型，以確定候選物品集中各個(gè)候選物品的針對(duì)所述目標(biāo)用戶的預(yù)測(cè)得分； 根據(jù)所述預(yù)測(cè)得分從所述候選物品集中確定目標(biāo)候選物品，并將所述目標(biāo)候選物品推送至所述目標(biāo)用戶對(duì)應(yīng)的客戶端； 其中，所述物品推薦模型的確定方式包括： 獲取訓(xùn)練樣本集，所述訓(xùn)練樣本集中的每個(gè)樣本包括目標(biāo)用戶點(diǎn)擊的物品以及對(duì)應(yīng)的第一真實(shí)獎(jiǎng)勵(lì)值和所述目標(biāo)用戶的特征信息，所述第一真實(shí)獎(jiǎng)勵(lì)值是根據(jù)所述目標(biāo)用戶在k個(gè)業(yè)務(wù)指標(biāo)上的指標(biāo)數(shù)據(jù)得到的； 將所述每個(gè)樣本包括的所述目標(biāo)用戶點(diǎn)擊的物品以及對(duì)應(yīng)的所述目標(biāo)用戶的特征信息，分別輸入k個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以得到所述目標(biāo)用戶點(diǎn)擊的物品的第二真實(shí)獎(jiǎng)勵(lì)值； 將所述每個(gè)樣本包括的所述目標(biāo)用戶點(diǎn)擊的物品對(duì)應(yīng)的所述目標(biāo)用戶的特征信息輸入演員-評(píng)論家模型中的演員模型，以獲取所述演員模型輸出的k個(gè)預(yù)測(cè)權(quán)重參數(shù)； 將所述每個(gè)樣本包括的所述目標(biāo)用戶點(diǎn)擊的物品以及對(duì)應(yīng)的所述目標(biāo)用戶的特征信息、所述k個(gè)預(yù)測(cè)權(quán)重參數(shù)輸入所述演員-評(píng)論家模型中的評(píng)論家模型，以獲取所述評(píng)論家模型輸出的所述目標(biāo)用戶點(diǎn)擊的物品的第二預(yù)測(cè)獎(jiǎng)勵(lì)值； 根據(jù)所述第二真實(shí)獎(jiǎng)勵(lì)值、所述第二預(yù)測(cè)獎(jiǎng)勵(lì)值、所述k個(gè)預(yù)測(cè)權(quán)重參數(shù)以及所述演員-評(píng)論家模型的總損失函數(shù)，對(duì)所述演員-評(píng)論家模型的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整；基于調(diào)整后的演員-評(píng)論家模型中的演員模型確定所述k個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更新后的權(quán)重參數(shù)； 基于所述每個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更新后的權(quán)重參數(shù)以及損失函數(shù)對(duì)所述k個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，以得到k個(gè)子推薦模型，并根據(jù)所述k個(gè)子推薦模型確定出物品推薦模型。

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