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龙图腾网获悉苏州元脑智能科技有限公司申请的专利一种数据推送方法、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：CN117633341B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202311421339.4，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种数据推送方法、装置、电子设备及存储介质是由朱洪银;张闯;王敏设计研发完成，并于2023-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据推送方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种数据推送方法、装置、电子设备及存储介质，应用于数据推送技术领域，通过在确定用户标识，并基于用户标识构建针对用户的用户集合；确定物品标识，并基于物品标识构建针对物品的物品集合；采用用户集合和物品集合确定出节点集和第一边集；基于节点集和第一边集生成用于表达用户与物品之间交互行为的交互图；将交互图输入至预训练模型，以输出用于表达用户和物品之间关联关系的预测评分，并基于预测评分推送数据，实现了对未知用户及物品之间的关联关系进行评分预测，通过采用预测评分可以自动向用户推荐关于目标物品的数据，并保证推荐的准确率。

本发明授权一种数据推送方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种数据推送方法，其特征在于，包括： 确定用户标识，并基于所述用户标识构建针对用户的用户集合； 确定物品标识，并基于所述物品标识构建针对物品的物品集合； 采用所述用户集合和所述物品集合确定出节点集和第一边集； 基于所述节点集和所述第一边集生成用于表达所述用户与所述物品之间交互行为的交互图； 将所述交互图输入至预训练模型，以输出用于表达所述用户和所述物品之间关联关系的预测评分，并基于所述预测评分推送数据；其中，所述预训练模型设置有预测函数，所述预训练模型还包括： 确定针对所述交互图的重要图结构； 确定针对所述交互图的差异衡量函数； 通过预设算法采用所述差异衡量函数、预测函数缩小所述重要图结构与所述交互图的分类性能差异； 确定针对所述交互图的补图，以及针对所述补图的补集； 通过预设算法最小化所述补集对所述重要图结构的依赖性； 其中，所述确定针对所述交互图的重要图结构的步骤包括： 在所述交互图中确定用于表达所述用户与所述物品之间交互关系的边； 将所述边确定为所述重要图结构的比例系数； 确定用于表达所述重要图结构中表示所述用户与所述物品之间交互关系的第一关系系数； 确定用于表达所述补图中表示所述用户与所述物品之间交互关系的第二关系系数； 采用所述比例系数、所述第一关系系数和所述第二关系系数计算针对重要图结构的生成概率； 基于所述生成概率确定针对所述交互图的重要图结构； 其中，通过最小化信息损失和最小化补集的依赖性定义目标函数，所述目标函数通过以下公式表示： 其中，表示预测函数，表示G的重要图结构，表示G的补图； 所述目标函数第一项旨在最小化重要结构和原始图G之间的分类性能差异；所述目标函数第二项旨在最小化补集和重要图结构的依赖性。

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