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龙图腾网获悉探探科技(北京)有限公司申请的专利一种基于深度学习模型的推荐方法、装置和设备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：CN116861092B 。

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：202310859763.0，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于深度学习模型的推荐方法、装置和设备是由吴明;冀隽文;何晓波;丁树浩设计研发完成，并于2023-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习模型的推荐方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于深度学习模型的推荐方法，针对待向目标用户推荐的候选推荐物，获取由候选推荐物的第一嵌入向量和目标用户的第二嵌入向量拼接成的拼接向量；将拼接向量输入到深度学习模型中；基于拼接向量，通过任务网络中的专家网络获取独占专家向量，并通过门控网络获取权重向量；通过共享专家网络得到全局共享的共享专家向量；针对每个推荐指标，基于该推荐指标对应的权重向量，对该推荐指标对应的独占专家向量和共享专家向量进行加权处理，得到该推荐指标对应的加权特征向量；并通过预测网络对加权特征向量进行预测，得到该推荐指标对应的预测概率；基于各个推荐指标对应的预测概率确定是否向目标用户推荐候选推荐物。

本发明授权一种基于深度学习模型的推荐方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习模型的推荐方法，其特征在于，所述深度学习模型包括共享专家网络和对应于多个推荐指标的多个任务网络；其中，每个所述任务网络包括专家网络、门控网络和预测网络；所述方法包括： 针对待向目标用户推荐的候选推荐物，获取由所述候选推荐物的第一嵌入向量和所述目标用户的第二嵌入向量拼接成的拼接向量； 将所述拼接向量输入到所述深度学习模型中的各个所述任务网络和所述共享专家网络； 针对每个任务网络，基于所述拼接向量，通过该任务网络中的专家网络获取该任务网络对应的推荐指标的独占专家向量，并通过该任务网络中的门控网络获取该任务网络对应的推荐指标的权重向量； 通过所述共享专家网络对所述拼接向量进行特征提取，得到全局共享的共享专家向量； 针对每个推荐指标，基于该推荐指标对应的权重向量，对该推荐指标对应的独占专家向量和所述共享专家向量进行加权处理，得到该推荐指标对应的加权特征向量；并通过预测网络对所述加权特征向量进行预测，得到该推荐指标对应的预测概率； 基于各个所述推荐指标对应的预测概率确定是否向所述目标用户推荐所述候选推荐物；其中，针对每个候选推荐物，根据各个所述推荐指标对应的预测概率，计算该候选推荐物的推荐分值；根据预先为各个推荐指标设置的权重，对各个所述推荐指标对应的预测概率进行加权处理，并将加权处理得到的处理结果确定为所述候选推荐物的推荐分值；基于各个所述候选推荐物的所述推荐分值进行推荐。

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