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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一种推荐方法、装置及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：CN114764471B 。

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：202110037671.5，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种推荐方法、装置及存储介质是由刘彦垒;谢若冰;张绍亮;王瑞设计研发完成，并于2021-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种推荐方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：一种推荐方法、装置及存储介质，该方法包括：获取目标用户的特征信息，所述特征信息包括用户画像信息和历史行为信息；将所述特征信息输入物品推荐模型，以确定候选物品集中各个候选物品的针对所述目标用户的预测得分，所述物品推荐模型中包括k个子推荐模型，每个子推荐模型是基于所述目标用户对应的k个权重参数和训练样本集，对神经网络进行训练得到的，所述k个权重参数是基于演员‑评论家模型和所述训练样本集确定的，所述k为正整数；根据所述预测得分从所述候选物品集中确定目标候选物品，并将所述目标候选物品推送至所述目标用户对应的客户端，可以通过演员‑评论家模型确定用户的个性化权重参数，提升物品推荐的准确度。

本发明授权一种推荐方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种推荐方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标用户的特征信息，所述特征信息包括用户画像信息和历史行为信息； 将所述特征信息输入物品推荐模型，以确定候选物品集中各个候选物品的针对所述目标用户的预测得分； 根据所述预测得分从所述候选物品集中确定目标候选物品，并将所述目标候选物品推送至所述目标用户对应的客户端； 其中，所述物品推荐模型的确定方式包括： 获取训练样本集，所述训练样本集中的每个样本包括目标用户点击的物品以及对应的第一真实奖励值和所述目标用户的特征信息，所述第一真实奖励值是根据所述目标用户在k个业务指标上的指标数据得到的； 将所述每个样本包括的所述目标用户点击的物品以及对应的所述目标用户的特征信息，分别输入k个神经网络，以得到所述目标用户点击的物品的第二真实奖励值； 将所述每个样本包括的所述目标用户点击的物品对应的所述目标用户的特征信息输入演员-评论家模型中的演员模型，以获取所述演员模型输出的k个预测权重参数； 将所述每个样本包括的所述目标用户点击的物品以及对应的所述目标用户的特征信息、所述k个预测权重参数输入所述演员-评论家模型中的评论家模型，以获取所述评论家模型输出的所述目标用户点击的物品的第二预测奖励值； 根据所述第二真实奖励值、所述第二预测奖励值、所述k个预测权重参数以及所述演员-评论家模型的总损失函数，对所述演员-评论家模型的网络参数进行调整；基于调整后的演员-评论家模型中的演员模型确定所述k个神经网络中每个神经网络更新后的权重参数； 基于所述每个神经网络更新后的权重参数以及损失函数对所述k个神经网络的网络参数进行调整，以得到k个子推荐模型，并根据所述k个子推荐模型确定出物品推荐模型。

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