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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利多媒体资源推荐的特征生成方法、设备以及可读存储介质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：CN117932140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202211249788.0，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权多媒体资源推荐的特征生成方法、设备以及可读存储介质是由李树海设计研发完成，并于2022-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本多媒体资源推荐的特征生成方法、设备以及可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种多媒体资源推荐的特征生成方法、设备以及可读存储介质，方法包括：获取客户端数据源提供的第一对象行为数据，并基于第一对象行为数据生成第一对象关联的至少两个不同时间段的至少两种第一对象行为统计特征；获取多媒体资源推荐的训练样本数据源提供的第二对象行为数据，并基于第二对象行为数据生成第二对象关联的至少两个不同时间段的至少两种第二对象行为统计特征；基于各第一对象关联的第一对象行为统计特征和各第二对象关联的第二对象行为统计特征生成各个对象的对象统计特征，将对象统计特征确定为多媒体资源推荐模型的输入特征。采用本申请，可提高多媒体资源的推荐效率，增强多媒体资源推荐的适用性。

本发明授权多媒体资源推荐的特征生成方法、设备以及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多媒体资源推荐的特征生成方法，其特征在于，所述方法包括： 获取客户端数据源提供的第一对象行为数据，并基于所述第一对象行为数据生成第一对象关联的至少两个不同时间段的至少两种第一对象行为统计特征，其中，所述第一对象为所述第一对象行为数据中携带的各个对象，任一第一对象关联的任一时间段的第一对象行为统计特征中包括对象属性特征、时长属性特征、资源内容属性特征、资源类型属性特征以及对象资源行为属性特征中的至少两种属性特征； 获取多媒体资源推荐的训练样本数据源提供的第二对象行为数据，并基于所述第二对象行为数据生成第二对象关联的至少两个不同时间段的至少两种第二对象行为统计特征，其中，所述第二对象为所述第一对象行为数据中携带的各个对象，任一第二对象关联的任一时间段的第二对象行为统计特征中至少两种对象资源行为属性特征； 基于各个所述第一对象关联的所述第一对象行为统计特征和各个所述第二对象关联的所述第二对象行为统计特征生成各个对象的对象统计特征，并将所述对象统计特征确定为多媒体资源推荐模型的输入特征，其中，所述多媒体资源推荐模型由所述第二对象行为数据训练得到； 其中，所述多媒体资源推荐模型用于通过CONCAT层将具有对象侧内容侧交叉特征的嵌入特征、对象侧特征的嵌入特征以及内容侧特征的嵌入特征进行拼接，得到拼接特征；所述多媒体资源推荐模型还用于通过针对长点击的多个专家网络分别输出针对所述拼接特征的特征值，通过针对完成度的多个专家网络分别输出针对所述拼接特征的特征值，通过EXPERT输出加权求和层对针对长点击的多个专家网络输出的特征值进行加权求和，得到针对长点击的多个专家网络的特征求和值，对针对完成度的多个专家网络输出的特征值进行加权求和，得到针对完成度的多个专家网络的特征求和值；所述多媒体资源推荐模型还用于通过长点击任务层的多层感知机和完成度任务层的多层感知机，基于针对长点击的多个专家网络的特征求和值和针对完成度的多个专家网络的特征求和值生成网络层输出特征；所述多媒体资源推荐模型还用于将所述对象统计特征经过统计特征卷积层处理后的特征与所述网络层输出特征进行拼接，得到推荐值预估特征，所述推荐值预估特征用于获得所述各个对象的多媒体资源推荐值。

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