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龙图腾网获悉北京达佳互联信息技术有限公司申请的专利用于内容推荐的召回方法、训练方法、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：CN117056585B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202210474522.X，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权用于内容推荐的召回方法、训练方法、装置及存储介质是由王琳;胥凯;叶璨设计研发完成，并于2022-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于内容推荐的召回方法、训练方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本公开关于一种用于内容推荐的召回方法、训练方法、装置及存储介质，属于互联网技术领域。该方法包括：获取目标用户账户的历史交互内容的内容特征；对内容特征进行聚类处理，得到K个特征聚类，其中，K用于表征目标用户账户的兴趣数量，K为大于2的正整数；基于K个特征聚类中的每一个的聚类中心特征、以及目标用户账户的用户属性特征，生成目标用户账户的K个彼此独立的兴趣特征；基于K个彼此独立的兴趣特征中的每一个，为目标用户账户发起用于内容推荐的内容召回。本公开生成多个彼此独立的兴趣种类，可以提高召回内容的全面度，适用于各种内容推荐场景。另外，基于训练过程中的迭代过程确定出K的数值，提升了兴趣种类的准确度。

本发明授权用于内容推荐的召回方法、训练方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用于内容推荐的召回方法，其特征在于，包括： 获取目标用户账户的历史交互内容的内容特征； 对所述内容特征进行聚类处理，得到K个特征聚类，其中，K用于表征所述目标用户账户的兴趣数量，K为大于2的正整数； 基于K个所述特征聚类中的每一个的聚类中心特征、以及所述目标用户账户的用户属性特征，生成所述目标用户账户的K个彼此独立的兴趣特征； 基于K个彼此独立的所述兴趣特征中的每一个，为所述目标用户账户发起用于内容推荐的内容召回； 所述获取目标用户账户的历史交互内容的内容特征，包括：将所述历史交互内容输入第一神经网络模型；利用所述第一神经网络模型，从所述历史交互内容中获取所述内容特征； 所述基于K个所述特征聚类中的每一个的聚类中心特征、以及所述目标用户账户的用户属性特征，生成所述目标用户账户的K个彼此独立的兴趣特征，包括：将所述K个所述特征聚类中的每一个的聚类中心特征、以及所述目标用户账户的用户属性特征输入第二神经网络模型；利用所述第二神经网络模型，将K个所述特征聚类中的每一个的聚类中心特征、以及所述目标用户账户的用户属性特征，组合成所述目标用户账户的K个彼此独立的兴趣特征。

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