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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资源推荐方法、装置及电子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：CN119829830B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202411854650.2，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权资源推荐方法、装置及电子设备是由胡孝文;崔宁馨;苏军平;郑宇航;邵院华;秦首科设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本资源推荐方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本公开提供了资源推荐方法、装置及电子设备，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习、云计算、自然语言处理、智能推荐、大模型等技术领域。具体实现方案为：获取候选资源集合以及当前时间点之前历史时间段内目标对象的历史资源序列；根据历史资源序列确定当前时间点上目标对象的兴趣表征向量；兴趣表征向量，表征当前时间点上目标对象感兴趣的资源；根据兴趣表征向量从候选资源集合中选择待推荐资源，进而进行资源推荐处理；其中，兴趣表征向量能够表征当前时间点上目标对象感兴趣的资源，使得确定得到的待推荐资源为目标对象当前想要点击的资源，从而提高了待推荐资源与目标对象感兴趣内容之间的匹配度，提高了资源推荐准确度和资源推荐效率。

本发明授权资源推荐方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种资源推荐方法，所述方法包括： 获取候选资源集合以及当前时间点之前历史时间段内目标对象的历史资源序列，所述候选资源集合是根据目标对象的属性信息确定； 根据所述历史资源序列，确定所述当前时间点上所述目标对象的兴趣表征向量；所述兴趣表征向量，表征所述当前时间点上所述目标对象感兴趣的资源； 确定所述候选资源集合中候选资源的表征向量，其中，确定候选资源的结构化内容，所述结构化内容中包括所述候选资源中的至少一个元数据，将所述候选资源的结构化内容输入资源推荐模型中的编码网络，获取所述编码网络输出的候选资源的表征向量； 将所述兴趣表征向量以及所述候选资源的表征向量输入所述资源推荐模型中的全连接网络，获取所述全连接网络输出的预测点击率； 根据所述预测点击率，从所述候选资源集合中选择待推荐资源； 根据所述待推荐资源，对所述目标对象进行资源推荐处理； 所述根据所述历史资源序列，确定所述当前时间点上所述目标对象的兴趣表征向量，包括： 确定所述历史资源序列中历史资源的表征向量；其中，包括： 对所述历史资源序列中的各个历史资源按照采集时间点进行划分处理，得到多个历史资源组合； 确定所述历史资源组合的组合编号，以及所述组合编号对应的编号向量； 针对所述历史资源序列中的每个历史资源，对所述历史资源所属历史资源组合的组合编号对应的编号向量与所述历史资源的表征向量进行拼接处理，得到处理后表征向量； 根据所述处理后表征向量，对所述历史资源的表征向量进行更新处理； 根据所述历史资源序列中各个历史资源的表征向量，确定所述当前时间点上所述目标对象的兴趣表征向量；其中，包括：根据所述历史资源序列中各个历史资源的表征向量，确定表征向量序列； 将所述表征向量序列输入资源推荐模型中的解码网络，获取所述解码网络输出的所述兴趣表征向量；其中，所述解码网络用于学习各个样本历史资源的表征向量之间的关联关系，以及目标对象的感兴趣的资源的变化趋势。

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