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龙图腾网恭喜贵州大学申请的专利一种基于多模型融合的快速云服务召回推荐方法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：CN114707064B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202210313856.9，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于多模型融合的快速云服务召回推荐方法是由李少波;杨明宝;周鹏;张钧星;张安思;傅广设计研发完成，并于2022-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模型融合的快速云服务召回推荐方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多模型融合的快速云服务召回推荐方法，首先，对推荐物品进行清洗及预处理，包括但不限于去冗余、去噪、零空值填充，提取物品的数值、文本、图像特征过设计基于正态分布的局部敏感哈希多桶策略云服务召回方法，解决大规模云服务推荐时延高、较邻近点易丢失的问题，提高了推荐实时性；同时通过使用集成学习方法融合多模型特长的方法，解决云服务推荐结果缺乏多样性及模型自身各具局限性的问题，进而提高模型推荐效果。

本发明授权一种基于多模型融合的快速云服务召回推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模型融合的快速云服务召回推荐方法，其特征在于，本召回推荐方法首先对推荐物品进行清洗及预处理，包括去冗余、去噪、零空值填充，提取物品的数值、文本、图像特征；使用改进的基于正态分布的局部敏感哈希策略粗排算法，对推荐候选集进行粗排序和召回，将百万级别及更高的候选物品，进行初筛，降低到万级或以下，通过在局部敏感哈希的基础上，加入正态分布的随机偏置项，泛化桶边界，提高云服务较邻近候选点召回率，其中改进后的局部敏感哈希多桶召回策略表达式如公式所示： 其中，是向下取整操作，^是与操作，x是高维空间中的k维embdding向量，v是随机生成的k维映射向量，w是分桶宽度，bn是到的一个正态分布随机变量，避免分桶边界固化；输入到精排层，对物品进行打分与精排序，最终返回topN推荐结果列表，所述精排层模型采用多模型融合推荐模型通过集成学习的方法，整合多个弱的点击率预估模型，形成一个强点击率预估模型，提高模型推荐效果。

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贵州大学，其通讯地址为：550025 贵州省贵阳市花溪贵州大学崇厚楼；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”。