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龙图腾网恭喜北京京东尚科信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司申请的专利对象评估值的预测方法及系统、推荐方法及系统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：CN111695024B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：201910181966.2，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权对象评估值的预测方法及系统、推荐方法及系统是由徐邵稀设计研发完成，并于2019-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本对象评估值的预测方法及系统、推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种对象评估值的预测方法及系统、推荐方法及系统、电子设备、存储介质。预测方法包括：建立数据库；从数据库中查询目标用户参数、目标对象参数和对象评估值，并构建用户特征向量、对象特征向量和对象评分矩阵；将经过加噪声处理的用户特征向量、对象特征向量和对象评分矩阵作为训练样本训练aSDAE模型，得到协同过滤模型；协同过滤模型的输出参数包括用户隐含因子向量和对象隐含因子向量；两者的乘积用于预测用户对对象的评估值。本发明能准确预测出用户对未知对象的评估值，即准确的预测用户对未知对象的喜好程度。

本发明授权对象评估值的预测方法及系统、推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种对象评估值的预测方法，其特征在于，所述预测方法包括： 建立数据库；所述数据库用于存储用户数据和对象数据； 从所述用户数据中查询目标用户参数，从所述对象数据中查询目标对象参数和对象评估值，并根据所述目标用户参数、所述对象评估值和所述目标对象参数构建用户特征向量、对象特征向量和对象评分矩阵； 对所述用户特征向量、所述对象特征向量和所述对象评分矩阵进行加噪声处理； 将经过加噪声处理的所述用户特征向量、所述对象特征向量和所述对象评分矩阵作为训练样本训练aSDAE模型，得到协同过滤模型；训练所述aSDAE模型的过程中，模型参数满足高斯分布；和或，所述aSDAE模型的每层的输出结果满足高斯分布或Diracdelta分布； 所述协同过滤模型的输出参数包括用户隐含因子向量和对象隐含因子向量；所述aSDAE模型包括用户aSDAE模型和对象aSDAE模型； 所述用户隐含因子向量为所述用户aSDAE模型的中间层的输出结果与第一误差之和； 所述对象隐含因子向量为所述对象aSDAE模型的中间层的输出结果与第二误差之和； 所述第一误差和所述第二误差均服从高斯分布； 所述用户隐含因子向量和所述对象隐含因子向量的乘积用于预测用户对对象的评估值。

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