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龍圖騰網(wǎng)獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利信息推薦方法、裝置、計算機設備、存儲介質及程序產(chǎn)品獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN116932880B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202210365522.6，技術領域涉及：G06F16/9535；該發(fā)明授權信息推薦方法、裝置、計算機設備、存儲介質及程序產(chǎn)品是由劉剛設計研發(fā)完成，并于2022-04-07向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本信息推薦方法、裝置、計算機設備、存儲介質及程序產(chǎn)品在說明書摘要公布了：本申請?zhí)峁┮环N信息推薦方法、裝置、計算機設備、存儲介質及程序產(chǎn)品，涉及人工智能、大數(shù)據(jù)等技術領域。通過基于至少兩個信息的事件簇標識，刪除候選推薦列表中符合事件簇相似條件的信息得到推薦列表，從而避免同一推薦列表中集中出現(xiàn)相似信息，提高了推薦效率。通過嵌入網(wǎng)絡獲取各個信息的標題特征向量；對各個信息的標題特征向量進行向量聚類得到至少兩個事件簇，每個事件簇包括屬于同一事件的至少一個信息；本申請利用各個信息所屬事件簇、將候選推薦列表中同一事件的信息快速過濾打散，提高推薦列表的豐富度和多樣性，提高了信息推薦過程的實際推薦效率。且該嵌入網(wǎng)絡是基于三元組訓練得到，提高聚類準確性和信息推薦的準確性。

本發(fā)明授權信息推薦方法、裝置、計算機設備、存儲介質及程序產(chǎn)品在權利要求書中公布了：1.一種信息推薦方法，其特征在于，所述方法包括： 響應于任一對象的推薦請求，基于至少兩個信息的事件簇標識，刪除候選推薦列表中符合事件簇相似條件的信息，得到推薦列表，并向所述任一對象推薦所述推薦列表所對應的待推薦信息流；其中，所述事件簇相似條件包括與所述候選推薦列表中任一其它信息的事件簇標識相同； 所述事件簇標識的獲取方式，包括： 通過已訓練的嵌入網(wǎng)絡，獲取資源池中各個信息的標題特征向量； 對所述資源池中各個信息的標題特征向量進行向量聚類，得到至少兩個事件簇，并為每個事件簇所包括的信息標記所述事件簇對應的事件簇標識，每個事件簇包括屬于同一事件的至少一個信息； 其中，所述嵌入網(wǎng)絡是通過以下方式訓練得到的： 獲取樣本數(shù)據(jù)集以及所述樣本數(shù)據(jù)集中每個樣本的標簽；其中，每個樣本包括基準樣本標題和候選樣本標題，所述每個樣本的標簽包括第一事件標簽和第二事件標簽，所述第一事件標簽指示所述候選樣本標題與所述基準樣本標題是否屬于同一事件，所述第二事件標簽指示所述候選樣本標題與所述基準樣本標題各自對應的正文是否屬于同一事件； 基于所述樣本數(shù)據(jù)集中每個樣本的標簽，構造至少兩個三元組；每個三元組包括錨點樣本標題、正樣本標題和負樣本標題，所述錨點樣本標題和所述正樣本標題屬于同一事件，所述錨點樣本標題與所述負樣本標題屬于不同事件； 基于每個三元組中的錨點樣本標題、正樣本標題和負樣本標題的各自的特征向量，分別確定所述錨點樣本標題與所述正樣本標題之間的第一相似度、以及所述錨點樣本標題與所述負樣本標題之間的第二相似度，其中，所述錨點樣本標題、所述正樣本標題和所述負樣本標題的各自的特征向量是通過初始嵌入網(wǎng)絡分別對錨點樣本標題、正樣本標題和負樣本標題進行特征提取得到的； 當所述第二相似度與所述第一相似度之間的差值不高于目標數(shù)值時，對所述初始嵌入網(wǎng)絡進行迭代訓練，直至所述第二相似度高于所述第一相似度所述目標數(shù)值時停止訓練，得到所述嵌入網(wǎng)絡。

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