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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利内容推荐方法以及相关设备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：CN114443956B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202210042812.7，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权内容推荐方法以及相关设备是由叶永洪设计研发完成，并于2022-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本内容推荐方法以及相关设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种内容推荐方法以及相关设备，相关实施例可应用于云技术、人工智能、智慧交通等各种场景；可以获取目标对象的对象属性信息、在至少一个历史时间段内的历史交互内容序列、以及交互时间信息；对对象属性信息、以及历史交互内容序列进行深层特征提取，得到对象属性信息的深层属性特征信息、以及历史时间段内历史交互内容序列的深层内容特征信息；基于所述深层内容特征信息和交互时间信息，对目标对象进行兴趣分析，得到目标对象在不同时间段下的兴趣特征；根据候选推荐内容的深层内容特征信息、所述兴趣特征以及所述深层属性特征信息，从所述候选推荐内容中选取目标推荐内容进行推荐。本申请可以提高了内容推荐的准确度。

本发明授权内容推荐方法以及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种内容推荐方法，其特征在于，包括： 获取目标对象的对象属性信息、在至少一个历史时间段内的历史交互内容序列、以及所述历史交互内容序列的交互时间信息，所述在至少一个历史时间段内的历史交互内容序列包括第一历史时间段内和第二历史时间段内的历史交互内容序列；所述第二历史时间段早于所述第一历史时间段，所述历史交互内容序列包括至少一个历史交互内容，每个历史交互内容包括多个维度的内容信息，所述第二历史时间段内的历史交互内容序列包括所述第二历史时间段内多个维度下的历史交互内容序列，所述第二历史时间段内每个维度下的历史交互内容序列包括所述第二历史时间段内对应维度下的各个历史交互内容； 对所述对象属性信息、以及所述历史时间段内的历史交互内容序列进行深层特征提取，得到所述对象属性信息的深层属性特征信息、以及所述历史时间段内历史交互内容序列的深层内容特征信息； 对候选推荐内容的深层内容特征信息、和所述第一历史时间段内的历史交互内容序列对应的深层内容特征信息进行融合，得到融合特征信息； 对所述融合特征信息和所述第一历史时间段内的历史交互内容序列对应的交互时间信息进行归一化运算，得到所述第一历史时间段内的历史交互内容序列对应的权重信息，所述交互时间信息包括所述第一历史时间段内历史交互内容序列的各个历史交互内容的交互时间，所述权重信息包括所述第一历史时间段内历史交互内容序列的各个历史交互内容对应的权重； 根据所述权重信息，对所述第一历史时间段内历史交互内容序列的各个历史交互内容进行融合，得到所述目标对象的短期兴趣特征； 针对所述第二历史时间段内各个维度下的历史交互内容序列，对所述维度下的历史交互内容序列对应的深层内容特征信息进行注意力处理，得到所述维度下的历史交互内容序列对应的初始权重信息； 基于所述初始权重信息与所述第二历史时间段内的历史交互内容序列对应的交互时间信息，对所述维度下的历史交互内容序列进行处理，得到所述维度下的历史交互内容序列的序列特征信息； 将所述第二历史时间段内各个维度下的历史交互内容序列的序列特征信息进行融合，得到所述目标对象的长期兴趣特征； 将候选推荐内容的深层内容特征信息、所述短期兴趣特征、所述长期兴趣特征以及所述深层属性特征信息进行融合，得到深层特征信息； 对所述对象属性信息和所述候选推荐内容进行浅层特征提取，得到所述对象属性信息的浅层属性特征信息和所述候选推荐内容的浅层内容特征信息； 将所述浅层属性特征信息和所述候选推荐内容的浅层内容特征信息进行融合，得到浅层特征信息； 将所述深层特征信息和所述浅层特征信息进行融合，得到目标特征信息； 根据所述目标特征信息，预测所述候选推荐内容对应的推荐指数； 根据所述推荐指数，从所述候选推荐内容中选取目标推荐内容进行推荐。

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