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龙图腾网获悉上海市教育人才交流服务中心;上海柏观数据科技有限公司申请的专利基于机器学习的信息推送方法及装置、存储介质、终端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：CN115238165B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202110444534.3，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于机器学习的信息推送方法及装置、存储介质、终端是由江明;李永智;谷俊设计研发完成，并于2021-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的信息推送方法及装置、存储介质、终端在说明书摘要公布了：一种基于机器学习的信息推送方法及装置、存储介质、终端，所述方法包括：获取目标数据集，所述目标数据集包括多个备选用户的文献数据；根据多个备选用户的文献数据计算每个备选用户的特征数据，所述特征数据包括每篇文献的第一评价指数；将所述每个备选用户的特征数据输入训练后的网络模型，以得到每个备选用户的评价结果；基于每个备选用户的评价结果进行信息推送。在本发明的方案中，将包含第一评价指数的特征数据输入训练后的网络模型中得到各个备选用户的评价结果，并根据得到的评价结果进行信息推送，能够提高信息推送的准确性。

本发明授权基于机器学习的信息推送方法及装置、存储介质、终端在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的信息推送方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标数据集，所述目标数据集包括多个备选用户的文献数据； 根据多个备选用户的文献数据计算每个备选用户的特征数据，所述特征数据包括每篇文献的第一评价指数； 将所述每个备选用户的特征数据输入训练后的网络模型，以得到每个备选用户的评价结果，所述训练后的网络模型是通过将多个用户样本的特征数据及其评价结果作为训练数据，对预设的网络模型进行训练得到的； 基于每个备选用户的评价结果进行信息推送； 其中，文献的第一评价指数的计算方法包括： 从所述文献数据中提取各篇文献之间的引用关系，并根据各篇文献之间的引用关系确定引用网络，所述引用网络包括多个节点以及节点之间的连接线，所述节点表示文献，所述连接线表示文献之间具有引用关系； 确定中心迭代节点； 在所述引用网络中确定与所述中心迭代节点具有引用关系的引用节点，并根据引用节点所引用的节点数量将所述引用节点的权重分配给所述中心迭代节点的权重； 迭代地在所述引用网络中确定与上一次迭代中确定的引用节点具有引用关系的引用节点，并根据本次迭代确定的引用节点所引用的节点数量将所述引用节点的权重分配给其引用的节点的权重，将所述上一次迭代中确定的权重发生变化的引用节点的权重变化值分配给其引用的节点的权重，当迭代次数达到预设值，或者所述中心迭代节点的权重变化值落入预设数值范围时，所述中心迭代节点的权重即为所述中心迭代节点对应文献的第一评价指数。

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