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龙图腾网获悉中国电信股份有限公司申请的专利一种物品信息推送方法、装置、电子设备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：CN115526662B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202211191002.4，技术领域涉及：G06Q30/0203；该发明授权一种物品信息推送方法、装置、电子设备及存储介质是由张莹设计研发完成，并于2022-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种物品信息推送方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种物品信息推送方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取针对被推荐方用户的第一用户特征向量和针对推荐物品的推荐物品特征向量；确定源模型，并基于源模型，通过第一用户特征向量和推荐物品特征向量计算生成针对被推荐方用户和推荐物品的基础匹配概率；获取针对推荐方用户的第二用户特征向量；通过第一用户特征向量、第二用户特征向量和基础匹配概率训练源模型，生成目标模型；采用目标模型推送针对推荐物品的物品信息，从而使目标模型在推送物品信息时，能够基于推荐方用户与被推荐方用户的相关性对被推荐方用户推送物品信息，进而提升通过深度学习模型对用户推送物品信息的效率。

本发明授权一种物品信息推送方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种物品信息推送方法，其特征在于，包括： 获取针对被推荐方用户的第一用户特征向量和针对推荐物品的推荐物品特征向量； 确定源模型，并基于所述源模型，通过所述第一用户特征向量和所述推荐物品特征向量计算生成针对所述被推荐方用户和所述推荐物品的基础匹配概率；所述源模型为多任务模型； 获取针对推荐方用户的第二用户特征向量； 通过所述第一用户特征向量、所述第二用户特征向量和所述基础匹配概率训练所述源模型，生成目标模型； 采用所述目标模型推送针对所述推荐物品的物品信息； 所述源模型具有对应的源域，所述通过所述第一用户特征向量、所述第二用户特征向量和所述基础匹配概率训练所述源模型，生成目标模型的步骤包括： 通过所述基础匹配概率和所述第二用户特征向量对所述源模型进行特征自适应训练，生成初始目标模型；所述初始目标模型具有对应的目标域； 将所述第一用户特征向量和所述第二用户特征向量共享至所述目标域，并当判定所述源域中的源域特征向量和所述目标域中的目标域特征向量存在第一映射关系时，则获取针对所述目标域的目标域误差值； 当所述目标域误差值小于预设阈值时，将所述初始目标模型确定为目标模型。

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