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龙图腾网获悉深圳须弥云图空间科技有限公司申请的专利对象推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质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：CN118013117B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202410104255.6，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权对象推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质是由徐琳;孙若愚设计研发完成，并于2024-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本对象推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本公开涉及推荐系统算法技术领域，提供了一种对象推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质。该方法包括：对各个候选对象特征数据和各个交互对象特征数据进行多模态向量表征，得到各个候选对象的表征特征向量和各个交互对象的表征特征向量；基于循环神经网络对各个候选对象的表征特征向量和各个交互对象的表征特征向量进行非线性变换，得到各个候选对象的增强特征向量和各个交互对象的增强特征向量；基于各个候选对象的增强特征向量和各个交互对象的增强特征向量对各个候选对象进行概率预测，得到各个候选对象的预测概率并选取向用户推荐的目标对象。解决现有技术中基于标识特征造成推荐系统推荐结果不准确的问题，提高了推荐模型的准确性。

本发明授权对象推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种对象推荐的方法，其特征在于，包括： 获取候选对象特征数据集、用户的交互对象特征数据集以及所述用户的特征数据； 通过预训练模型对所述候选对象特征数据集中各个候选对象特征数据进行多模态向量表征，得到各个所述候选对象的表征特征向量，以及通过所述预训练模型对所述交互对象特征数据集中各个交互对象特征数据进行多模态向量表征，得到各个所述交互对象的表征特征向量； 对所述用户的特征数据进行向量嵌入，得到所述用户的初始特征向量，并对所述用户的初始特征向量进行交叉处理，得到所述用户的特征向量； 基于循环神经网络对各个所述候选对象的表征特征向量进行非线性变换，得到各个所述候选对象的增强特征向量，以及基于所述循环神经网络对各个所述交互对象的表征特征向量进行非线性变换，获取各个所述交互对象的表征特征向量之间的时序依赖关系，得到各个所述交互对象的增强特征向量； 基于所述用户的特征向量、各个所述候选对象的增强特征向量和各个所述交互对象的增强特征向量对各个所述候选对象进行概率预测，得到各个所述候选对象的预测概率； 基于各个所述候选对象的预测概率，选取向所述用户推荐的目标对象； 所述候选对象特征数据包括所述候选对象的多个文本特征和所述候选对象的多个标识特征；所述通过预训练模型对所述候选对象特征数据集中各个候选对象特征数据进行多模态向量表征，得到各个所述候选对象的表征特征向量，包括： 对各个所述候选对象的各个文本特征输入文本编码器进行编码处理，得到各个所述候选对象的各个文本编码结果，并将各个所述候选对象的各个文本编码结果输入白化层进行固定嵌入，得到各个所述候选对象的各个文本的目标特征向量； 对各个所述候选对象的多个标识特征进行向量嵌入，得到各个所述候选对象的各个标识特征的初始特征向量；并将各个所述候选对象的各个标识特征的初始特征向量输入第一多层感知机进行特征变换，得到各个所述候选对象的各个标识特征的特征向量； 将各个所述候选对象的各个标识特征的特征向量输入所述白化层进行固定嵌入，得到各个所述候选对象的各个标识特征的目标特征向量； 基于各个所述候选对象的各个文本的目标特征向量和各个所述候选对象的各个标识特征的目标特征向量，确定得到各个所述候选对象的表征特征向量。

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