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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利内容推荐方法、装置、存储介质及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：CN114969488B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202110191922.5，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权内容推荐方法、装置、存储介质及设备是由陈维龙;张绍亮;王瑞;谢若冰;夏锋;林乐宇设计研发完成，并于2021-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本内容推荐方法、装置、存储介质及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种内容推荐方法、装置、存储介质及设备，属于人工智能技术领域。包括：对于本轮推荐的第t个时间步，获取待推荐的目标用户的用户数据；根据在前t‑1个时间步生成的前t‑1个推荐内容以及在第t个时间步获取到的用户数据，生成第t个时间步的状态数据；根据第t个时间步的状态数据，在候选内容集合中确定第t个时间步的推荐内容；重复执行在各个时间步生成推荐内容的步骤，直至得到N条推荐内容；任意一条推荐内容对应的奖励值与推荐内容以及排序在推荐内容之后的其它推荐内容有关；向目标用户输出推荐内容列表，推荐内容列表中N条推荐内容按序排列。本申请可以推荐出使得整体回报最大的推荐列表，能够取得预期的推荐效果。

本发明授权内容推荐方法、装置、存储介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种内容推荐方法，其特征在于，所述方法包括： 对于本轮推荐的第t个时间步，获取待推荐的目标用户的用户数据；根据在前t-1个时间步生成的前t-1个推荐内容以及在第t个时间步获取到的用户数据，生成第t个时间步的状态数据； 基于深度强化学习模型中的推荐网络，根据第t个时间步的状态数据，在候选内容集合中确定第t个时间步的推荐内容；重复执行在各个时间步生成推荐内容的步骤，直至得到N条推荐内容，t和N均为正整数，且tN；其中，任意一条推荐内容对应的奖励值与所述推荐内容以及排序在所述推荐内容之后的其它推荐内容有关； 向所述目标用户输出推荐内容列表，所述推荐内容列表中所述N条推荐内容按序排列； 所述深度强化学习模型中还包括模仿网络，所述模仿网络的模型结构与所述推荐网络的模型结构相同，所述模仿网络用于提供行动策略，所述行动策略根据全量历史数据训练得到，所述推荐网络用于提供根据状态数据输出所述推荐内容的目标策略；所述目标策略与所述行动策略不共享参数；所述目标策略是指当前进行参数更新的策略；所述行动策略是指与环境实际交互生成样本数据的策略，所述目标策略基于所述样本数据进行参数更新；所述方法还包括： 根据所述目标策略和所述行动策略，获取重要性采样比率； 基于所述重要性采样比率，构建第一损失函数； 基于所述第一损失函数，更新所述目标策略的参数；所述目标策略的参数更新是基于策略梯度最大化本轮推荐的总体奖励值实现的。

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