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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一种基于深度学习模型的内容推荐方法、相关装置及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：CN115203568B 。

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：202210867581.3，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于深度学习模型的内容推荐方法、相关装置及设备是由万艺设计研发完成，并于2022-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习模型的内容推荐方法、相关装置及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于深度学习模型的内容推荐方法和相关装置，可应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等各种场景。本申请包括：获取综合特征向量和活跃度特征向量；基于综合特征向量，通过N个专家网络获取N个专家向量；基于活跃度特征向量，通过活跃度门控网络获取活跃度权重向量；采用活跃度权重向量对专家向量进行元素相乘，得到加权专家向量；基于加权专家向量，通过预测网络获取候选内容的任务分值；若根据K个任务分值确定候选内容属于待推送的内容，则向推荐对象推送候选内容。本申请能够使深度学习模型能够更好地学习到不同活跃度对象的数据分布差异，由此，提升推荐系统对于不同活跃度对象的推荐精度和效率。

本发明授权一种基于深度学习模型的内容推荐方法、相关装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习模型的内容推荐方法，其特征在于，所述深度学习模型包括活跃度门控网络和K个任务网络，每个任务网络包括N个专家网络和预测网络，K≥1，N≥1，且，所述K与所述N均为整数，所述内容推荐方法包括： 响应针对推荐对象的内容推荐请求，获取综合特征向量和活跃度特征向量，其中，所述综合特征向量包括所述推荐对象的特征向量和候选内容的特征向量，所述活跃度特征向量表征所述推荐对象在历史时段内的活跃情况，所述活跃度特征向量是基于对象活跃数据得到的，所述对象活跃数据包括对象在历史时段内点赞内容的数量、对象在历史时段内评论内容的数量、对象在历史时段内分享内容的数量和对象在历史时段内投币内容的数量中的任一种或组合； 针对所述每个任务网络，基于所述综合特征向量，通过所述N个专家网络获取N个专家向量； 基于所述活跃度特征向量，通过所述活跃度门控网络获取活跃度权重向量，其中包括：基于所述N个专家向量和所述活跃度特征向量，通过所述活跃度门控网络获取所述活跃度权重向量，其中，所述活跃度门控网络为采用注意力机制的网络，所述活跃度权重向量包括N个权重值； 针对所述每个任务网络，采用所述活跃度权重向量对所述N个专家向量中的至少一个专家向量进行元素相乘，得到至少一个加权专家向量，其中包括：针对所述每个任务网络，采用所述活跃度权重向量中的每个权重值，对所述N个专家向量中对应的各个专家向量进行元素相乘，得到N个加权专家向量； 针对所述每个任务网络，基于所述至少一个加权专家向量，通过所述预测网络获取所述候选内容的任务分值； 若根据K个任务分值确定所述候选内容属于待推送的内容，则向所述推荐对象推送所述候选内容，其中，所述K个任务分值为所述K个任务网络的输出结果。

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