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龙图腾网获悉北京三快在线科技有限公司申请的专利内容推荐方法、装置、可读存储介质及电子设备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：CN115062214B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202210567648.1，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权内容推荐方法、装置、可读存储介质及电子设备是由凌春阳;张泳;王强;陈文石设计研发完成，并于2022-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本内容推荐方法、装置、可读存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本公开涉及一种内容推荐方法、装置、可读存储介质及电子设备。方法包括：响应于接收到目标对象的内容推荐请求，获取目标对象对已推荐内容的多类行为信息、待推荐内容的内容特征信息以及目标对象的属性信息，其中，多类行为信息包括显式反馈序列和隐式反馈序列；确定多类行为信息中每类行为信息的反馈等级；根据反馈等级、多类行为信息、内容特征信息和目标对象的属性信息，确定目标对象的行为反馈信息；根据行为反馈信息和所述内容特征信息，确定向目标对象推荐的目标推荐内容。提高所确定的目标对象的行为反馈信息的准确度，实现高精度的内容推荐，提升用户使用体验。

本发明授权内容推荐方法、装置、可读存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种内容推荐方法，其特征在于，包括： 响应于接收到目标对象的内容推荐请求，获取所述目标对象对已推荐内容的多类行为信息、待推荐内容的内容特征信息以及所述目标对象的属性信息，其中，所述多类行为信息包括显式反馈序列和隐式反馈序列； 确定所述多类行为信息中每类行为信息的反馈等级； 根据所述反馈等级、所述多类行为信息、所述内容特征信息和所述目标对象的属性信息，确定所述目标对象的行为反馈信息； 根据所述行为反馈信息和所述内容特征信息，确定向所述目标对象推荐的目标推荐内容；所述根据所述反馈等级、所述多类行为信息、所述内容特征信息和所述目标对象的属性信息，确定所述目标对象的行为反馈信息，包括： 根据所述反馈等级、所述多类行为信息、所述内容特征信息和预估模型的深度交叉特征提取网络，确定所述每类行为信息的交叉特征向量； 根据所述目标对象的属性信息和所述每类行为信息的交叉特征向量，确定所述目标对象的行为反馈信息；所述根据所述反馈等级、所述多类行为信息、所述内容特征信息和预估模型的深度交叉特征提取网络，确定所述每类行为信息的交叉特征向量，包括： 分别将每类行为信息输入所述深度交叉特征提取网络中的Transform模块，得到所述每类行为信息对应的高阶向量； 按照所述反馈等级的大小，根据所述每类行为信息对应的高阶向量、所述内容特征信息和所述深度交叉特征提取网络中的Attention模块，依次得到所述每类行为信息对应的交叉特征向量；所述多类行为信息包括正向行为反馈序列和负向行为反馈序列；所述反馈等级包括根据所述正向行为反馈序列确定的与所述正向行为反馈序列对应的第一反馈等级，以及根据所述负向行为反馈序列确定的与所述负向行为反馈序列对应的第二反馈等级； 所述按照所述反馈等级的大小，根据所述每类行为信息对应的高阶向量、所述内容特征信息和所述深度交叉特征提取网络中的Attention模块，依次得到所述每类行为信息对应的交叉特征向量，包括： 针对所述每类行为信息，将该类行为信息对应的高阶向量和所述内容特征信息输入所述深度交叉特征提取网络中的Attention模块，得到该类行为信息的第一交叉特征向量； 分别将所述第一反馈等级和所述第二反馈等级确定为目标等级，并执行以下步骤： 按照所述目标等级的大小对与所述目标等级对应的每类行为信息进行排序，得到所述目标等级对应的排序列表； 将位于所述排序列表中第二位的第二类行为信息对应的高阶向量和位于所述排序列表中第一位的第一类行为信息对应的第一交叉特征向量输入所述Attention模块，得到所述第二类行为信息对应的第二交叉特征向量；以及将位于所述排序列表中第i位的第i类行为信息对应的高阶向量、所述第一类行为信息对应的第一交叉特征向量、位于所述排序列表中第一位和第i位之间的每一类行为信息对应的第二交叉特征向量输入所述Attention模块，得到所述第i类行为信息对应的第二交叉特征向量，其中i的取值范围为3至N，N为所述多类行为信息的类别数量。

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