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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对象推荐方法、装置、设备、介质及产品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：CN117009635B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202211073003.9，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权对象推荐方法、装置、设备、介质及产品是由孙嘉齐;赵胜林;石书玮;白星宇设计研发完成，并于2022-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本对象推荐方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种对象推荐方法、装置、设备、介质及产品，涉及人工智能领域。该方法包括：获取多个候选对象对应的图数据；将所述图数据输入至目标图神经网络中，得到多个候选对象分别对应的对象节点表示；响应于接收到对第一对象的对象推荐请求，基于第一对象对应的第一对象节点表示和第二对象节点表示之间的关联度得分，从第二对象中确定出向第一对象对应的账号进行推荐的目标对象；目标图神经网络是通过对图神经网络进行迭代训练得到的，在图神经网络的迭代训练过程中，在每轮迭代训练中对第一类参数进行迭代更新，在满足轮次要求的迭代训练轮次中对第二类参数进行迭代更新。该方法提升模型的训练效率，进而保证下游对象推荐中的推荐准确度。

本发明授权对象推荐方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种对象推荐方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多个候选对象对应的图数据，所述图数据中包括所述多个候选对象分别对应的节点，所述图数据中的节点根据所述多个候选对象之间的关联关系通过边进行连接； 将所述图数据输入至目标图神经网络中，对所述图数据中各个节点之间的关联关系进行特征提取，得到所述多个候选对象分别对应的对象节点表示，所述多个候选对象中包括第一对象； 响应于接收到对所述第一对象的对象推荐请求，基于所述第一对象对应的第一对象节点表示和第二对象节点表示之间的关联度得分，从所述第二对象中确定出向所述第一对象对应的账号进行推荐的目标对象，所述第二对象是所述多个候选对象中除所述第一对象之外的至少一个候选对象，所述第二对象节点表示与所述第二对象对应； 其中，所述目标图神经网络是通过对图神经网络进行迭代训练得到的，所述图神经网络的网络参数包括第一类参数和第二类参数，所述第一类参数用于对所述图数据中所述节点对应的特征进行降维，所述第二类参数用于对所述图数据对应的图结构进行因式分解；所述图神经网络的训练过程包括： 获取所述图数据，所述图数据中的多个节点分别对应有节点标签； 在第i轮迭代训练中，通过所述图神经网络根据所述节点之间的关联关系对所述节点进行特征提取，输出得到所述多个节点分别对应的中间节点表示； 基于所述中间节点表示和所述节点标签之间的差异情况，确定所述第一类参数的第一参数调整梯度以及所述第二类参数的第二参数调整梯度； 基于所述第一参数调整梯度对所述第一类参数进行迭代更新，且响应于所述第i轮迭代训练满足轮次要求，基于所述第二参数调整梯度对所述第二类参数进行迭代更新； 响应于所述图神经网络的迭代训练轮次达到目标迭代次数，生成所述目标图神经网络。

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