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龙图腾网获悉阿里巴巴集团控股有限公司申请的专利对象行为数据存储和对象行为预估方法、装置和系统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：CN112445965B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：201910816371.X，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权对象行为数据存储和对象行为预估方法、装置和系统是由朱小强;任侃;秦佳锐;房宇辰;周国睿;卞维杰;许俭;郑雷;盖坤;俞勇;张伟楠设计研发完成，并于2019-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本对象行为数据存储和对象行为预估方法、装置和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种对象行为数据存储和对象行为预估方法、装置和系统。该预估方法包括：获取记忆网络模型中各层级的记忆槽中记录的待预估对象的行为记忆数据；对从不同层级的记忆槽中获取的所述对象的行为记忆数据进行加权计算，得到所述对象的长期行为记忆数据；将展示信息的特征数据、所述对象的静态特征数据和所述对象的长期行为记忆数据作为点击预估模型的输入，得到所述对象对所述展示信息的对象行为概率预估结果。在进行对象行为概率预估时可以根据需要考虑长期和或短期的对象行为数据，使预估结果更准确，实现为对象推荐更符合需求的展示信息。

本发明授权对象行为数据存储和对象行为预估方法、装置和系统在权利要求书中公布了：1.一种对象行为预估方法，其特征在于，包括： 获取记忆网络模型中各层级的记忆槽中记录的待预估对象的行为记忆数据；其中，从基础模型中获取所述对象的发生时间在设定时间之后的短期行为记忆数据，从层级周期记忆网络HPMN不同层级的记忆槽中获取的所述对象的发生时间在设定时间之前的行为记忆数据；各层级的记忆槽中记录的行为记忆数据使用对象针对展示信息的当前操作行为产生的行为数据进行更新的，且当所述当前操作行为是所述对象累计做出的第N个操作行为时，根据所述N的取值和预设的记忆网络模型的记忆槽更新规则，确定所述记忆网络模型中需更新的记忆槽的层级，若N对更新周期取余计算结果为0，基于同一层前一个记忆槽中的内容和本记忆槽中下一层的内容更新当前记忆槽中当前层的内容； 对从HPMN不同层级的记忆槽中获取的所述对象的行为记忆数据，结合所述短期行为记忆数据进行加权计算，得到所述对象的长期行为记忆数据； 获取所述对象的展示信息的特征数据和静态特征数据；静态特征数据是不因对象对展示信息进行操作而发生变化的特征对应的数据； 将展示信息的特征数据、所述对象的静态特征数据和所述对象的长期行为记忆数据作为点击预估模型的输入，得到所述对象对所述展示信息的行为概率预估结果。

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