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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数据推荐方法、装置、设备以及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：CN115114514B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202110304362.X，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权数据推荐方法、装置、设备以及介质是由吴崇正;刘飚;何福铿;柯学;甘泉;杨浩宇;姚纯然;邓建威;陈宁国设计研发完成，并于2021-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本数据推荐方法、装置、设备以及介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了一种数据推荐方法、装置、设备以及介质，该方法涉及人工智能技术中的深度神经网络模型，可以应用在物品推荐场景中，包括：获取待预测对象在t时刻所持有的历史物品集合的物品信息融合特征，获取在t时刻持有待预测物品的历史对象集合的对象信息融合特征；根据待预测对象在t时刻所关联的社交关系序列，确定待预测对象的社交信息特征；将物品信息融合特征、对象信息融合特征、社交信息特征、待预测对象特征以及待预测物品特征组合为t时刻对应的待预测级联特征；根据包含N个时刻的待预测级联特征的级联特征序列确定时序迁移特征，根据时序迁移特征确定待预测物品的推荐状态。采用本申请实施例，可以提高物品的推荐准确率。

本发明授权数据推荐方法、装置、设备以及介质在权利要求书中公布了：1.一种数据推荐方法，其特征在于，包括： 获取待预测对象在t时刻所持有的历史物品集合对应的物品信息融合特征，获取在所述t时刻持有待预测物品的历史对象集合对应的对象信息融合特征； 根据所述待预测对象在t时刻所关联的社交关联对象，构建所述待预测对象对应的社交关系序列，根据所述社交关系序列确定所述待预测对象对应的社交信息特征； 获取所述待预测对象对应的待预测对象特征，以及所述待预测物品对应的待预测物品特征，将所述物品信息融合特征、所述对象信息融合特征、所述社交信息特征、所述待预测对象特征以及所述待预测物品特征组合为所述t时刻对应的待预测级联特征； 将N个时刻分别对应的待预测级联特征组合为级联特征序列，通过推荐模型中的第四神经网络层，输出所述级联特征序列中N个待预测级联特征分别对应的网络输出特征；所述N个时刻包括所述t时刻，N为大于1的正整数； 根据所述推荐模型中的第二循环神经网络，对N个网络输出特征进行正向循环编码，得到网络隐含特征； 根据所述网络隐含特征和所述第二循环神经网络对应的隐含层权重，获取所述级联特征序列对应的时序迁移特征； 根据所述时序迁移特征获取所述待预测对象对所述待预测物品的预测偏好值，根据预测偏好值确定所述待预测物品针对所述待预测对象的推荐状态。

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