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龙图腾网获悉之江实验室;浙江大学申请的专利一种信息推荐方法、装置、存储介质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：CN116258679B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202310004631.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种信息推荐方法、装置、存储介质及电子设备是由黄正行;李金绪;张梦璘;潘淑设计研发完成，并于2023-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种信息推荐方法、装置、存储介质及电子设备在说明书摘要公布了：本说明书公开了一种信息推荐方法、装置、存储介质及电子设备，本说明书实施例在获取针对用户的病灶部位所采集的图像之后，将图像输入到分类模型中，通过分类模型确定出各特征数据，并确定每个特征数据归属于每种症状的概率。基于每个特征数据归属于每种症状的概率和每个特征数据，确定每种症状对应的症状特征。将每种症状对应的症状特征进行拼接得到综合症状特征，并基于综合症状特征识别出用户所患的疾病。在此方法中，可以将病灶处的各症状进行解耦，得到每种症状的症状特征，再基于每种症状的症状特征确定出患者所患的疾病，这样可以有效提高对相似症状的疾病进行分类的准确性。

本发明授权一种信息推荐方法、装置、存储介质及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种信息推荐方法，其特征在于，所述方法包括： 获取针对用户的病灶部位所采集的图像； 将所述图像输入到预先训练的分类模型中，以通过所述分类模型中的第一全连接层输出各特征数据； 将所述各特征数据输入所述分类模型中的症状分类层，以通过所述症状分类层，针对每种症状，确定每个特征数据归属于该种症状的概率； 将所述各特征数据以及每个特征数据归属于每种症状的概率输入到所述分类模型中的融合层，以通过所述融合层，针对每种症状，基于每个特征数据归属于该种症状的概率以及所述各特征数据，确定该种症状对应的融合特征； 将每种症状对应的融合特征输入到所述分类模型中的第二全连接层，以通过所述第二全连接层输出每种症状对应的症状特征； 将每种症状对应的症状特征输入所述分类模型中的拼接层，以通过所述拼接层，将每种症状对应的症状特征进行拼接，得到综合症状特征； 将所述综合症状特征输入所述分类模型中的疾病分类层，以通过所述疾病分类层，基于所述综合症状特征，识别出所述用户所患的疾病； 基于识别出的所述用户所患的疾病，进行信息推荐； 其中，基于每个特征数据归属于该种症状的概率以及所述各特征数据，确定该种症状对应的融合特征，具体包括： 针对每个特征数据，将该特征数据归属于该种症状的概率与该特征数据进行相乘，得到该特征数据对应的局部特征； 将每个特征数据对应的局部特征进行累加，得到该种症状对应的融合特征。

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