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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司;清华大学申请的专利内容推荐模型的生成方法、装置、设备、存储介质及产品获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115203557B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210836415.7，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权内容推荐模型的生成方法、装置、设备、存储介质及产品是由李勇;高宸;金德鹏;易玲玲;高瀚;邱立威;贺鹏设计研发完成，并于2022-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本内容推荐模型的生成方法、装置、设备、存储介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种内容推荐模型的生成方法、装置、设备、存储介质及产品，涉及机器学习领域。该方法包括：在搜索空间中生成至少两个候选内容推荐模型；获取搜索空间中至少两个候选内容推荐模型分别对应的模型编码；基于至少两个候选内容推荐模型分别对应的模型编码对至少两个候选内容推荐模型进行性能预测，得到至少两个候选内容推荐模型分别对应的性能预测结果；基于性能预测结果从至少两个候选内容推荐模型中确定出目标内容推荐模型，目标内容推荐模型用于向帐号进行内容推荐。通过以上方式，能够更快速、自动地从多个候选内容推荐模型中，选择推荐性能更好的目标内容推荐模型。本申请可应用于云技术、人工智能、智慧交通等各种场景。

本发明授权内容推荐模型的生成方法、装置、设备、存储介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种内容推荐模型的生成方法，其特征在于，所述方法包括： 获取搜索空间，所述搜索空间中包括预先设定的神经网络组成结构； 确定所述神经网络组成结构中多个子结构分别对应的算子选择结果，所述子结构包括输入编码子结构、嵌入函数子结构、交互函数子结构和预测函数子结构；所述算子选择结果用于指示在所述子结构内部进行参数运算时采用的算子； 基于所述多个子结构分别对应的算子选择结果，在所述搜索空间中生成至少两个候选内容推荐模型，所述候选内容推荐模型是用于进行内容推荐分析的候选模型，所述候选内容推荐模型是基于所述神经网络组成结构中的至少一个子结构得到的模型； 获取所述搜索空间中所述至少两个候选内容推荐模型分别对应的模型编码，所述模型编码用于指示所述候选内容推荐模型中的神经网络组成结构的组成模式；其中，所述模型编码是将单个候选内容推荐模型中每个子结构分别对应的结构编码拼接得到的，所述结构编码是以独热编码形式表征子结构对应的算子选择结果； 基于所述至少两个候选内容推荐模型分别对应的模型编码对所述至少两个候选内容推荐模型进行性能预测，得到所述至少两个候选内容推荐模型分别对应的性能预测结果； 基于所述性能预测结果从所述至少两个候选内容推荐模型中确定出目标内容推荐模型，所述目标内容推荐模型用于向帐号进行内容推荐。

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