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龙图腾网获悉五八有限公司申请的专利一种资源推送处理方法、装置、电子设备及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：CN113792211B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202110948116.8，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种资源推送处理方法、装置、电子设备及存储介质是由薛勇;彭飞;邓竹立设计研发完成，并于2021-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种资源推送处理方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种资源推送处理方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法，包括：以静默推送方式接收资源推送；基于点击率相关参数，通过第一机器学习模型获取当前用户在当前时间之后的一个时间周期内的资源点击率数据，所述时间周期由多个连续的时间单元组成，所述资源点击率数据包括所述用户在每个所述时间单元内的资源点击率，所述点击率相关参数包括所述推送资源的资源属性信息、所述当前用户的用户属性信息中的至少一种；将所述资源推送的推送方式由静默推送转换为本地推送，并设置所述推送资源的本地推送时间为所述用户的资源点击率最高的时间单元。从而取得了提高资源推送时机的准确性，以及推送资源点击率的有益效果。

本发明授权一种资源推送处理方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种资源推送处理方法，其特征在于，包括： 以静默推送方式接收资源推送； 基于点击率相关参数，通过第一机器学习模型获取当前用户在当前时间之后的一个时间周期内的资源点击率数据，所述时间周期由多个连续的时间单元组成，所述资源点击率数据包括所述用户在每个所述时间单元内的资源点击率，所述点击率相关参数包括推送资源的资源属性信息、所述当前用户的用户属性信息中的至少一种；所述第一机器学习模型包括基于邻近算法的机器学习模型； 将所述资源推送的推送方式由静默推送转换为本地推送，并设置所述推送资源的本地推送时间为所述用户的资源点击率最高的时间单元； 所述方法还包括： 获取所述当前用户在当前时间之前针对已推送资源的历史行为数据； 基于所述历史行为数据，通过向量生成模型构建所述当前用户的实时决策向量；其中，所述通过向量生成模型构建所述当前用户的实时决策向量，包括： 基于向量生成模型将历史行为数据进行标签化处理，得到决策向量； 基于所述实时决策向量，通过第二机器学习模型获取所述当前用户针对不同资源类型的偏好程度，以在进行本地推送时，按照所述偏好程度从高到低的顺序对同一时间单元内的推送资源进行排序； 其中，所述向量生成模型通过多个第一样本训练得到，所述第一样本为任一用户样本针对任一资源样本的决策向量，与所述用户样本针对所述资源样本的历史行为数据的组合；所述第二机器学习模型通过多个第二样本构建得到，所述第二样本为任一用户样本针对任一资源样本所属资源类型的偏好程度样本，与所述用户样本针对所述资源样本的决策向量的组合。

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