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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方法、装置、设备、存储介质及程序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：CN115203558B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202210837236.5，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权内容推荐方法、装置、设备、存储介质及程序产品是由高宸;李银峰;李勇;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。

本内容推荐方法、装置、设备、存储介质及程序产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种内容推荐方法、装置、设备、存储介质及程序产品，涉及机器学习领域。该方法包括：获取目标对象帐号的目标帐号属性数据和目标内容的目标内容属性数据；提取帐号特征表示以及内容特征表示；基于模型参数搜索空间获取多阶交互特征表示，其中，模型参数搜索空间中包括帐号属性数据和内容属性数据之间的多阶交互关系分别对应的架构参数；对多阶交互特征表示进行预测分析，得到目标对象帐号和目标内容之间的推荐概率；基于推荐概率向目标对象帐号进行内容推荐。也即，通过模型参数搜索空间搜索得到多阶交互特征表示，从而进行预测分析进行推荐的方式，能够减少降低空间存储量，提高内容推荐的效率及准确度。

本发明授权内容推荐方法、装置、设备、存储介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种内容推荐方法，其特征在于，所述方法包括： 基于样本参数搜索空间获取样本帐号特征表示和样本内容特征表示之间进行交互的多阶交互样本表示，所述样本帐号特征表示是对样本帐号属性数据提取的特征表示，所述样本内容特征表示是对样本内容属性数据提取的特征表示；所述样本参数搜索空间中包括样本帐号属性数据和样本内容属性数据之间的多阶交互关系分别对应的样本架构参数； 对所述多阶交互样本表示进行预测分析，得到样本对象帐号和样本内容之间的推荐预测概率； 基于所述推荐预测概率和历史互动事件之间的差异，对所述样本架构参数进行训练，得到候选架构参数； 将所述候选架构参数按照参数权重进行排序，得到所述候选架构参数对应的参数排序结果； 将所述参数排序结果中指定比例的候选架构参数，作为模型参数搜索空间中所述多阶交互关系分别对应的架构参数；所述架构参数用于表示所述多阶交互关系在推荐预测过程中的有效程度； 获取目标对象帐号的目标帐号属性数据和目标内容的目标内容属性数据； 提取所述目标帐号属性数据对应的帐号特征表示，以及，提取所述目标内容属性数据对应的内容特征表示； 基于所述模型参数搜索空间获取至少一个所述帐号特征表示和至少一个所述内容特征表示之间进行交互的多阶交互特征表示，所述多阶交互特征表示的特征阶数与进行交互的特征个数对应； 对所述多阶交互特征表示进行预测分析，得到所述目标对象帐号和所述目标内容之间的推荐概率； 基于所述推荐概率向所述目标对象帐号进行内容推荐。

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