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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利推荐方法、装置、电子设备及可读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：CN114219067B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202111356551.8，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质是由李枚芳设计研发完成，并于2021-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及云服务、深度学习等人工智能技术领域。其中，推荐方法包括：获取目标特征数据与至少一个候选推广信息的特征数据；根据目标特征数据与至少一个候选推广信息的特征数据生成至少一个候选特征数据对；得到至少一个候选特征数据对分别对应于不同的预设目标的预测结果；根据分别对应于不同的预设目标的预测结果确定至少一个候选推广信息的推荐分值，根据推荐分值从所述至少一个候选推广信息中确定目标推广信息。本公开通过获取对应多个预设目标的预测结果来进行推广信息地推荐，能够提升推广信息的推荐准确性与推荐效率。

本发明授权推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种推荐方法，包括： 获取目标特征数据与至少一个候选推广信息的特征数据； 根据所述目标特征数据与所述至少一个候选推广信息的特征数据，生成至少一个候选特征数据对，不同的候选特征数据对与不同的候选推广信息相对应； 得到所述至少一个候选特征数据对分别对应于不同的预设目标的预测结果； 根据所述分别对应于不同的预设目标的预测结果确定至少一个候选推广信息的推荐分值，根据所述推荐分值从所述至少一个候选推广信息中确定目标推广信息； 其中，所述根据所述分别对应不同的预设目标的预测结果确定至少一个候选推广信息的推荐分值包括： 针对每个候选特征数据对，将该候选特征数据对分别对应于不同的预设目标的预测结果进行相加计算或者进行平均值计算； 将相加结果或者平均值结果，作为该候选特征数据对所对应的候选推广信息的推荐分值； 其中，所述得到所述至少一个候选特征数据对分别对应于不同的预设目标的预测结果包括： 将所述至少一个候选特征数据对分别输入推荐模型，得到所述推荐模型针对每个候选特征数据对输出的分别对应于不同的预设目标的预测结果； 所述推荐模型是采用如下方式训练得到的： 获取训练数据，所述训练数据包含多个特征数据对与多个特征数据对分别对应于不同的预设目标的标注结果，每个特征数据对包含第一特征数据与第二特征数据，特征数据包含输入端特征数据与推广信息特征数据，所述输入端特征数据为输入端的型号、名称、输入端所对应的用户的性别、年龄、职业，所述推广信息特征数据为推广信息的标题、所属行业，所述预设目标包含点击率目标、转化率目标、完播率目标、深度转化率目标与延迟预估目标中的至少两种； 构建包含嵌入层、两组深度神经网络层与输出层的神经网络模型，所述嵌入层用于根据输入的特征数据对，分别输出第一特征数据对应于不同的预设目标的嵌入向量与第二特征数据对应于不同的预设目标的嵌入向量，所述两组深度神经网络层分别对应于第一特征数据与第二特征数据，每组深度神经网络层用于根据所述嵌入层针对同一个特征数据输出的对应于不同的预设目标的嵌入向量，分别输出该特征数据对应于不同的预设目标的特征向量，所述输出层用于根据所述两组深度神经网络层输出的对应于不同的预设目标的特征向量，输出特征数据对分别对应于不同的预设目标的预测结果； 使用所述多个特征数据对与所述多个特征数据对分别对应于不同的预设目标的标注结果训练所述神经网络模型，得到所述推荐模型。

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