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龙图腾网获悉腾讯云计算(北京)有限责任公司申请的专利基于推荐模型的对象推荐方法及装置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：CN111709810B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202010556449.1，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权基于推荐模型的对象推荐方法及装置是由刘志煌设计研发完成，并于2020-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于推荐模型的对象推荐方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于推荐模型的对象推荐方法及装置，方法包括：通过特征提取模型，分别对待推荐用户的用户数据及待推荐对象的对象数据进行特征提取，得到对应的待推荐用户特征及待推荐对象特征；通过深度特征模型，对待推荐用户特征及待推荐对象特征的组合特征进行深度特征提取，得到对应的深度特征；通过模式挖掘模型，对待推荐用户特征进行频繁序列模式挖掘，得到对应待推荐用户的频繁序列模式的加权特征；通过预测模型，将深度特征与加权特征进行融合，得到对应待推荐用户的融合特征，并基于融合特征进行转化率预测，得到预测结果；当预测结果表征待推荐用户的转化率值超过概率阈值时，将待推荐对象推荐给待推荐用户。

本发明授权基于推荐模型的对象推荐方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于推荐模型的对象推荐方法，其特征在于，所述推荐模型包括：特征提取模型、深度特征模型、模式挖掘模型及预测模型，所述方法包括： 通过所述特征提取模型，分别对待推荐用户的用户数据及待推荐对象的对象数据进行特征提取，得到对应的待推荐用户特征及待推荐对象特征； 通过所述深度特征模型，对所述待推荐用户特征及待推荐对象特征的组合特征进行深度特征提取，得到对应的深度特征； 通过所述模式挖掘模型，基于所述待推荐用户特征，确定对应所述待推荐用户的行为序列模式集，所述行为序列模式集包括至少两个行为序列模式，所述行为序列模式由对应序列样本的多个行为编码特征组合得到； 在所述行为序列模式中，多次选取行为编码特征，并将每次选取的行为编码特征进行组合，获得对应所述行为序列模式的多个不同的行为序列子模式； 其中，所述每次选取的行为编码特征中均包含归属于不同待推荐用户的行为训练模式中的行为编码特征； 从所述多个不同的行为序列子模式中，选取在所述行为序列模式集中出现频率超过频率阈值的行为序列子模式，并将选取的所述行为序列子模式确定为频繁序列模式，并确定所述频繁序列模式的加权特征，所述加权特征是基于权重，对各所述频繁序列模式的行为序列编码特征进行加权得到的； 通过所述预测模型，将所述深度特征与所述加权特征进行融合，得到对应所述待推荐用户的融合特征，并基于所述融合特征进行转化率预测，得到预测结果； 当所述预测结果表征所述待推荐用户的转化率值超过概率阈值时，将所述待推荐对象推荐给所述待推荐用户。

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