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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司;中国科学院计算技术研究所申请的专利内容推荐方法、装置、计算机设备及计算机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：CN116955763B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202210360142.3，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权内容推荐方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质是由吴贻清;谢若冰;张旭;林乐宇;何清设计研发完成，并于2022-04-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本内容推荐方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种内容推荐方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，方法通过获取目标应用中目标对象的第一历史行为数据，并对第一历史行为数据进行特征提取得到行为特征；获取目标对象的关联数据并从关联数据中提取提示信息，得到提示特征；对提示特征与行为特征进行拼接，得到拼接特征；将拼接特征输入至预训练后的推荐模型中，得到输出的对象特征；基于对象特征在目标应用中对目标对象进行内容推荐。该方法可以有效提升内容推荐的准确性。

本发明授权内容推荐方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种内容推荐方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标应用中目标对象的第一历史行为数据，并对所述第一历史行为数据进行特征提取得到行为特征； 获取所述目标对象的关联数据，所述关联数据包括所述目标对象在与所述目标应用关联的应用中的行为数据； 获取预设提示特征提取模型，并将所述关联数据输入至所述提示特征提取模型中，得到输出的提示特征； 对所述提示特征与所述行为特征进行拼接，得到拼接特征； 将所述拼接特征输入至预训练后的推荐模型中，得到输出的对象特征； 基于所述对象特征在所述目标应用中对所述目标对象进行内容推荐； 其中，所述获取预设提示特征提取模型之前，还包括： 获取训练样本数据，所述训练样本数据包括样本关联数据以及样本行为数据； 将所述样本关联数据输入至预设提示特征提取模型中，得到所述提示特征提取模型输出的样本提示特征； 对所述样本提示特征与从样本行为数据提取的样本行为特征进行拼接，得到样本拼接特征； 对所述样本拼接特征进行增强处理，得到增强样本拼接特征； 将所述样本拼接特征与所述增强样本拼接特征分别输入至所述预训练后的推荐模型中，并基于输出的所述样本拼接特征与所述增强样本拼接特征各自对应的对象特征之间的差异，计算第一损失函数； 基于所述第一损失函数对所述预设提示特征提取模型中的参数进行调整，完成对所述预设提示特征提取模型的训练。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人腾讯科技(深圳)有限公司;中国科学院计算技术研究所，其通讯地址为：518057 广东省深圳市南山区高新区科技中一路腾讯大厦35层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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