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龍圖騰網(wǎng)獲悉廣東小天才科技有限公司申請的專利一種目標應用的評分方法、裝置、設備及存儲介質(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：CN114546802B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26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：202210135921.3，技術(shù)領域涉及：G06F11/34；該發(fā)明授權(quán)一種目標應用的評分方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)是由王志峰設計研發(fā)完成，并于2022-02-14向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種目標應用的評分方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明實施例公開了一種目標應用的評分方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)，方法包括：獲取用戶特征和目標應用的應用特征，將所述應用特征和所述用戶特征輸入至預設的特征嵌入模塊，得到應用特征所對應的應用特征矩陣和用戶特征所對應的用戶特征矩陣用戶特征矩陣；將所述應用特征矩陣輸入至預設的泛化模塊，得到第一數(shù)據(jù)；同時，將所述應用特征矩陣和所述用戶特征矩陣輸入至預設的記憶模塊，得到第二數(shù)據(jù)；將所述第一數(shù)據(jù)和所述第二數(shù)據(jù)輸入至評分模塊，得到所述目標應用的評分。該技術(shù)方案能夠?qū)崿F(xiàn)在利用了泛化模快的泛化能力的同時，結(jié)合記憶模塊的記憶能力，保證了評分的準確性。

本發(fā)明授權(quán)一種目標應用的評分方法、裝置、設備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種目標應用的評分方法，其特征在于，包括： 獲取用戶特征和目標應用的應用特征，將所述應用特征和所述用戶特征輸入至預設的特征嵌入模塊，得到應用特征所對應的應用特征矩陣和用戶特征所對應的用戶特征矩陣； 將所述應用特征矩陣輸入至預設的泛化模塊，得到第一數(shù)據(jù)；同時，將所述應用特征矩陣和所述用戶特征矩陣輸入至預設的記憶模塊，得到第二數(shù)據(jù)； 將所述第一數(shù)據(jù)和所述第二數(shù)據(jù)輸入至評分模塊，得到所述目標應用的評分； 其中，所述泛化模塊包括：自注意力層、注意力層以及增強層，所述將所述應用特征矩陣輸入至預設的泛化模塊，得到第一數(shù)據(jù)，包括： 將所述應用特征矩陣輸入至所述自注意力層進行矩陣變換，得到初始矩陣； 對所述應用特征矩陣輸入至所述注意力層進行特征抽取處理，得到高階特征矩陣； 根據(jù)所述初始矩陣以及高階特征矩陣，得到第一數(shù)據(jù)； 其中，所述將所述應用特征矩陣和所述用戶特征矩陣輸入至預設的記憶模塊，得到第二數(shù)據(jù)，包括： 將初始特征矩陣與第i個交叉矩陣進行低階特征交叉運算，得到第i+1個交叉矩陣，所述初始特征矩陣包括所述應用特征矩陣和所述用戶特征矩陣； 若i+1小于N，令i=i+1，返回執(zhí)行所述將初始特征矩陣與第i個交叉矩陣進行低階特征交叉運算，得到第i+1個交叉矩陣的步驟，其中，當i為1的時候，第1個交叉矩陣為初始特征矩陣，所述N為低階記憶運算的總次數(shù)，所述i為正整數(shù)； 若i+1等于N，則根據(jù)第i+1個交叉矩陣確定第二數(shù)據(jù)。

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