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龙图腾网获悉易视腾科技股份有限公司申请的专利一种优化的推荐方法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：CN116204707B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202211728722.X，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种优化的推荐方法是由许鹭清;田泽康;危明设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种优化的推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种优化的推荐方法，它是通过对不同类型特征处理时的部分解耦及模型上层的低维特征交互等手段，可以兼顾模型的精度和效率。该算法的模型模型在训练时无需进行负采样，可以有效学习到所有内容的特征信息，提升模型精度。

本发明授权一种优化的推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种优化的推荐方法，其特征在于，包括： 输入特征处理：以用户特征集合fuser和内容特征集合Fitem作为模型输入，并经由编码层转化为转换成D维的嵌入式向量后，分别经过两个独立的网络结构进行特征交叉和表征抽象计算，转换成K维的向量，分别记为cuser和Citem； 模拟训练方法：对cuser和Citem进行交叉融合，得到最终分数作为每一个内容的最终预测分值，再通过softmax函数处理，即可得到模型预测的用户对每一个内容的偏好概率，记为Pi，完成模型建立；采用用户实际发生交互行为的正样本对模型进行训练，通过多轮迭代训练，直到达到预定的迭代次数或是模型中Pi和itemuser的交叉熵Loss不再减小；itemuser为已知该用户的实际交互的内容； 模型推理方法：预先计算好所有内容的表征向量Citem并进行存储，当线上推理使用时，只需基于fuser计算出cuser，再取出缓存的Citem，一并进行后续计算； 所述对cuser和Citem进行交叉融合的具体方法是： 通过一个网络结构，直接将K维用户表征向量cuser转换成N维的向量Score_1，其中每一个维度的值score_1i代表由用户特征推断出的用户对每一个内容i的偏好分值，将cuser与分别进行向量点乘计算，得到K维的交叉向量再经过另外一个网络结构计算得到唯一的输出值score_2i，代表基于用户和内容的交叉信息推断出的用户对该内容的偏好分值； 采用融合函数对score_1i和score_2i进行融合计算得到最终分数scorei，scorei即为用户对每一个内容的最终预测分值；将用户对全部内容的预测分值经过softmax函数处理，即可得到模型预测的用户对每一个内容的偏好概率，记为Pi。

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