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龙图腾网获悉苏州摩多多信息科技有限公司申请的专利一种基于预训练算法的信息流推荐方法、系统及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：CN115168700B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202210604884.6，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于预训练算法的信息流推荐方法、系统及介质是由赵威设计研发完成，并于2022-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于预训练算法的信息流推荐方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于预训练算法的信息流推荐方法、系统及介质，所述方法包括以下步骤：基于大数据平台、预处理参数和第一训练算法调用预训练算法，得到预训练词向量集；获取用户历史操作行为数据，基于向量检索模型和用户历史操作行为数据调用信息召回算法，得到召回信息集；基于预训练词向量集、召回信息集、第一特征获取算法、第二特征获取算法、相似度分析算法、深度学习模型和精排模型执行信息排序推荐操作；本发明能够基于自研算法进行信息的精准匹配推荐，且推荐信息匹配的范围局限性低，易于拓展和延伸，在众多平台信息中，可调用算法根据用户需求从多种层面上进行信息筛选截取，在精排阶段加入了创新排序特征，提高了推荐精准度。

本发明授权一种基于预训练算法的信息流推荐方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于预训练算法的信息流推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 预训练处理步骤： 设置预处理参数，配置预训练算法和第一训练算法，基于大数据平台、所述预处理参数和所述第一训练算法调用所述预训练算法，得到预训练词向量集； 所述预处理参数包括：第一时间范围、第二时间范围和第三训练周期； 所述预训练算法为：基于所述大数据平台获取用户处于所述第一时间范围内的第一行为数据；基于所述第一行为数据获取用户的信息点击序列；将所述信息点击序列作为训练数据，按照所述第三训练周期调用所述第一训练算法对所述训练数据进行训练，得到若干预训练信息词向量；按照所述第一时间范围在若干所述预训练信息词向量中确认出若干第一词向量；按照所述第二时间范围在若干所述预训练信息词向量中确认出若干第二词向量；基于若干所述第一词向量进行加权平均计算，得到长期预训练用户词向量；基于若干所述第二词向量进行加权平均计算，得到短期预训练用户词向量；打包所述长期预训练用户词向量、所述短期预训练用户词向量和若干所述预训练信息词向量，得到所述预训练词向量集； 召回池配置步骤： 配置向量检索模型和信息召回算法，获取用户历史操作行为数据，基于所述向量检索模型和所述用户历史操作行为数据调用所述信息召回算法，得到召回信息集； 所述信息召回算法为：设置相似度基准值，基于所述向量检索模型、所述用户历史操作行为数据和所述相似度基准值执行相似度基准召回步骤，得到第一召回信息；设置权重基准值，基于所述用户历史操作行为数据和所述权重基准值执行权重值基准召回步骤，得到第二召回信息；设置点击次数阈值和概率基准值，基于所述用户历史操作行为数据、所述点击次数阈值和所述概率基准值执行概率值基准召回步骤，得到第三召回信息；打包所述第一召回信息、所述第二召回信息和所述第三召回信息，得到所述召回信息集； 排序处理步骤： 配置第一特征获取算法、第二特征获取算法、相似度分析算法、深度学习模型和精排模型，基于所述预训练词向量集、所述召回信息集、所述第一特征获取算法、所述第二特征获取算法、所述相似度分析算法、所述深度学习模型和所述精排模型执行信息排序推荐操作； 所述信息排序推荐操作，包括：调用所述第一特征获取算法获取用户粗排特征和信息粗排特征；调用所述第二特征获取算法获取精排特征。

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