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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京達(dá)佳互聯(lián)信息技術(shù)有限公司申請的專利一種內(nèi)容推薦方法、裝置、電子設(shè)備以及存儲介質(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：CN114817733B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29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：202210507921.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/9535；該發(fā)明授權(quán)一種內(nèi)容推薦方法、裝置、電子設(shè)備以及存儲介質(zhì)是由駱明楠;趙傳霖;廖一橋設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-05-10向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種內(nèi)容推薦方法、裝置、電子設(shè)備以及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本公開關(guān)于一種內(nèi)容推薦方法、裝置、電子設(shè)備以及存儲介質(zhì)，屬于計算機(jī)領(lǐng)域，內(nèi)容推薦方法包括：獲取目標(biāo)賬戶的歷史內(nèi)容序列數(shù)據(jù)和待推薦內(nèi)容數(shù)據(jù)的內(nèi)容屬性數(shù)據(jù)；確定所述歷史內(nèi)容序列數(shù)據(jù)與所述內(nèi)容屬性數(shù)據(jù)的總相似度；基于所述歷史內(nèi)容序列數(shù)據(jù)、所述內(nèi)容屬性數(shù)據(jù)以及所述總相似度，獲取所述目標(biāo)賬戶對所述歷史內(nèi)容序列數(shù)據(jù)中的每個內(nèi)容數(shù)據(jù)的操作事件的預(yù)測結(jié)果；根據(jù)所述預(yù)測結(jié)果，對所述目標(biāo)賬戶進(jìn)行基于所述待推薦內(nèi)容數(shù)據(jù)的內(nèi)容推薦。本公開實(shí)現(xiàn)了歷史數(shù)據(jù)和目標(biāo)內(nèi)容之間的信息交互，使得預(yù)測結(jié)果的計算能夠融合總相似度信息，達(dá)到了利用總相似度對預(yù)測結(jié)果的進(jìn)行修正的效果，有利于提高預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)一種內(nèi)容推薦方法、裝置、電子設(shè)備以及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種內(nèi)容推薦方法，其特征在于，包括： 獲取目標(biāo)賬戶的歷史內(nèi)容序列數(shù)據(jù)和待推薦內(nèi)容數(shù)據(jù)的內(nèi)容屬性數(shù)據(jù)， 獲取所述歷史內(nèi)容序列數(shù)據(jù)的特征平均向量， 獲取所述內(nèi)容屬性數(shù)據(jù)的具有第一維度的內(nèi)容屬性特征向量， 獲取所述目標(biāo)賬戶的賬戶屬性數(shù)據(jù)或所述賬戶屬性數(shù)據(jù)及其嵌入特征數(shù)據(jù)，并提取所述歷史內(nèi)容序列數(shù)據(jù)的序列特征信息； 將所述序列特征信息輸入至用于目標(biāo)賬戶側(cè)特征數(shù)據(jù)處理的第一塔模型，得到第一輸出結(jié)果，所述第一輸出結(jié)果用于表征所述目標(biāo)賬戶的事件操作特征， 將所述內(nèi)容屬性數(shù)據(jù)輸入至用于內(nèi)容側(cè)特征數(shù)據(jù)處理的第二塔模型，得到第二輸出結(jié)果，所述第二輸出結(jié)果用于表征具有第二維度的內(nèi)容屬性特征向量， 將所述第一輸出結(jié)果和所述特征平均向量進(jìn)行向量維度合并，得到第一合并結(jié)果，將所述第二輸出結(jié)果和所述具有第一維度的內(nèi)容屬性特征向量進(jìn)行向量維度合并，得到第二合并結(jié)果，確定所述第一合并結(jié)果與所述第二合并結(jié)果的第二點(diǎn)積結(jié)果，其中，所述第二點(diǎn)積結(jié)果中包含用于表示所述歷史內(nèi)容序列數(shù)據(jù)與所述內(nèi)容屬性數(shù)據(jù)的總相似度的第一點(diǎn)積結(jié)果分量、以及第一輸出結(jié)果與第二輸出結(jié)果的第三點(diǎn)積結(jié)果分量；或者，確定所述第一輸出結(jié)果與所述第二輸出結(jié)果的第三點(diǎn)積結(jié)果，獲取所述特征平均向量與所述具有第一維度的內(nèi)容特征向量的第一點(diǎn)積結(jié)果，計算所述第三點(diǎn)積結(jié)果與所述第一點(diǎn)積結(jié)果之和，得到第二點(diǎn)積結(jié)果； 基于第二點(diǎn)積結(jié)果，獲取所述目標(biāo)賬戶對所述歷史內(nèi)容序列數(shù)據(jù)中的每個內(nèi)容數(shù)據(jù)的操作事件的預(yù)測結(jié)果，其中，預(yù)測結(jié)果表征所述操作事件的預(yù)估值； 根據(jù)所述預(yù)測結(jié)果，對所述目標(biāo)賬戶進(jìn)行基于所述待推薦內(nèi)容數(shù)據(jù)的內(nèi)容推薦。

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