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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利基于人工智能的信息推荐方法、装置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：CN115221396B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202110430589.9，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于人工智能的信息推荐方法、装置及电子设备是由肖小粤;刘子璐设计研发完成，并于2021-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的信息推荐方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于人工智能的信息推荐方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质；方法包括：获取待推荐信息的多个排序特征；对所述多个排序特征进行基于多种交叉方式的特征交叉处理，得到与多个所述交叉方式一一对应的多个特征向量；在多个不同活跃度分别对应的候选推荐指标预测网络中，确定与目标对象的行为数据匹配的目标推荐指标预测网络；通过所述目标推荐指标预测网络，对多个所述特征向量进行推荐指标预测处理，得到所述目标对象对应所述待推荐信息的预测推荐指标；基于不同的所述待推荐信息的预测推荐指标执行针对所述目标对象的推荐操作。通过本申请，能够提高推荐准确度以及推荐效率。

本发明授权基于人工智能的信息推荐方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的信息推荐方法，其特征在于，包括： 通过特征提取网络获取待推荐信息的多个排序特征； 通过专家网络执行以下特征交叉处理中的多种，得到与特征交叉处理一一对应的多个特征向量：对所述多个排序特征进行二阶特征交叉处理；对所述多个排序特征进行显式深度特征交叉处理；对所述多个排序特征进行隐式深度特征交叉处理；其中，不同的特征交叉方式对应不同的专家网络； 基于目标对象的行为数据，确定所述目标对象的活跃度，其中，所述活跃度与单位时间内的点击次数正相关、与单位时间内的在线时间负相关； 在多个不同活跃度分别对应的候选推荐指标预测网络中，确定与所述目标对象的行为数据匹配的目标推荐指标预测网络；其中，所述候选推荐指标预测网络共享所述特征提取网络和所述专家网络； 通过所述目标推荐指标预测网络对所述多个特征向量进行加权处理，得到所述目标对象对应所述待推荐信息的语义特征；通过所述目标推荐指标预测网络将所述语义特征映射为所述目标对象对应所述待推荐信息的预测推荐指标； 通过以下方式对所述目标对象对应所述待推荐信息的预测推荐指标进行修正处理，得到所述目标对象对应所述待推荐信息的新的预测推荐指标：获取与所述目标对象的用户画像的画像相似度不小于画像相似度阈值的多个参考目标对象；确定每个所述参考目标对象的参考行为数据，并在所述多个不同活跃度分别对应的候选推荐指标预测网络中确定与所述参考行为数据匹配的参考推荐指标预测网络；通过所述参考推荐指标预测网络对所述多个特征向量进行推荐指标预测处理，得到所述目标对象对应所述待推荐信息的参考预测推荐指标；通过所述目标推荐指标预测网络对所述多个特征向量进行推荐指标预测处理，得到所述目标对象对应所述待推荐信息的预测推荐指标；通过所述参考预测推荐指标以及对应的画像相似度，对所述目标对象对应所述待推荐信息的预测推荐指标进行修正处理，得到所述目标对象对应所述待推荐信息的新的预测推荐指标； 基于不同的所述待推荐信息的预测推荐指标执行针对所述目标对象的推荐操作； 在所述通过特征提取网络获取待推荐信息的多个排序特征之前，获取待推荐信息样本的多个目标对象样本，其中，所述多个目标对象样本的行为数据与所述多个不同活跃度分别对应的候选推荐指标预测网络匹配；将每个所述目标对象样本与所述待推荐信息关联为对应所述目标对象样本的训练样本，将对应每个目标对象样本的训练样本在所述特征提取网络以及多个所述专家网络中进行正向传播，得到每个训练样本的特征样本；将所述每个训练样本的特征样本在与训练样本的目标对象样本对应的所述候选推荐指标预测网络中进行正向传播，得到对应每个训练样本的训练预测点击率；确定每个训练样本的训练预测点击率与对应的预标记点击率之间的误差；在多目标对象预测模型中反向传播误差，以确定误差取得最小值时所述多目标对象预测模型的参数变化值，并基于参数变化值更新所述多目标对象预测模型的参数。

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