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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：CN119377485B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202411956529.0，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权对象推荐方法及装置是由孟超设计研发完成，并于2024-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本对象推荐方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及推荐技术领域，提供了一种对象推荐方法及装置。该方法包括：获取第一训练数据和第二训练数据，其中，第一训练数据包含用户的属性信息或者待推荐对象的属性信息，第二训练数据包含用户的属性信息、待推荐对象的属性信息以及用户与待推荐对象的交互信息；利用第一训练数据对预训练语言模型和点击预测模型进行特征对齐训练；在点击预测模型通过特征对齐训练之后，利用第二训练数据对点击预测模型进行对象推荐训练；利用通过对象推荐训练之后的点击预测模型向目标用户推荐目标对象。采用上述技术手段，解决现有技术中，点击预测模型挖掘语义特征的能力差导致推荐准确率低的问题。

本发明授权对象推荐方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种对象推荐方法，其特征在于，包括： 获取第一训练数据和第二训练数据，其中，所述第一训练数据包含用户的属性信息或者待推荐对象的属性信息，所述第二训练数据包含用户的属性信息、待推荐对象的属性信息以及用户与待推荐对象的交互信息； 利用所述第一训练数据对预训练语言模型和点击预测模型进行特征对齐训练； 在所述点击预测模型通过所述特征对齐训练之后，利用所述第二训练数据对所述点击预测模型进行对象推荐训练； 利用通过所述对象推荐训练之后的所述点击预测模型向目标用户推荐目标对象； 其中，利用所述第一训练数据对预训练语言模型和点击预测模型进行特征对齐训练，包括： 所述第一训练数据包含多个用户的属性信息；将各个用户的属性信息输入所述预训练语言模型，输出各个用户的用户语义特征；将各个用户的属性信息输入所述点击预测模型，输出各个用户的用户嵌入特征；利用目标损失函数计算各个用户的用户语义特征和用户嵌入特征之间的目标损失；依据各个用户对应的目标损失优化所述预训练语言模型和所述点击预测模型的模型参数； 或者， 所述第一训练数据包含多个待推荐对象的属性信息；将各个待推荐对象的属性信息输入所述预训练语言模型，输出各个待推荐对象的对象语义特征；将各个待推荐对象的属性信息输入所述点击预测模型，输出各个待推荐对象的对象嵌入特征；利用目标损失函数计算各个待推荐对象的对象语义特征和对象嵌入特征之间的目标损失；依据各个待推荐对象对应的目标损失优化所述预训练语言模型和所述点击预测模型的模型参数； 所述目标损失函数包括对比损失函数和或均方误差损失函数； 在所述点击预测模型通过所述特征对齐训练之后，利用所述第二训练数据对所述点击预测模型进行对象推荐训练，包括： 在所述点击预测模型后接全连接网络； 将用户的属性信息、待推荐对象的属性信息以及用户与待推荐对象的交互信息分别输入所述点击预测模型，输出用户的嵌入特征、待推荐对象的嵌入特征以及用户与待推荐对象交互的嵌入特征； 将用户的嵌入特征、待推荐对象的嵌入特征以及用户与待推荐对象交互的嵌入特征输入全连接网络，输出是否将待推荐对象推荐给用户的判断结果； 利用交叉熵损失函数计算判断结果和所述第二训练数据的标签之间的预测损失； 依据所述预测损失优化所述点击预测模型和所述全连接网络的模型参数。

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