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龍圖騰網(wǎng)恭喜平安健康保險(xiǎn)股份有限公司申請(qǐng)的專利基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的跨域推薦方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114385920B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210043434.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/9535；該發(fā)明授權(quán)基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的跨域推薦方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)是由劉齊設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-01-14向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的跨域推薦方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的跨域推薦方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，該方法根據(jù)用戶的個(gè)人信息，判斷用戶的類別，所述類別包括產(chǎn)品域用戶、內(nèi)容域用戶、公共域用戶；提取類別為產(chǎn)品域用戶的個(gè)體屬性信息構(gòu)成產(chǎn)品域用戶向量，提取類別為公共域用戶的個(gè)體屬性信息構(gòu)成公共域用戶向量；將產(chǎn)品域用戶向量、公共域用戶向量、歷史消費(fèi)的產(chǎn)品信息、歷史消費(fèi)的用戶訪問(wèn)信息以及目標(biāo)消費(fèi)產(chǎn)品嵌入向量，輸入至已經(jīng)訓(xùn)練好的跨域推薦模型，輸出用戶消費(fèi)各個(gè)目標(biāo)消費(fèi)產(chǎn)品的概率；根據(jù)用戶消費(fèi)各個(gè)目標(biāo)消費(fèi)產(chǎn)品的概率排序，對(duì)用戶進(jìn)行目標(biāo)消費(fèi)產(chǎn)品的推薦。本申請(qǐng)能夠提升用戶消費(fèi)目標(biāo)產(chǎn)品或用戶訂閱目標(biāo)內(nèi)容的概率的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性，有效緩解數(shù)據(jù)稀疏與用戶冷啟動(dòng)問(wèn)題。

本發(fā)明授權(quán)基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的跨域推薦方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的跨域推薦方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取用戶的個(gè)人信息，包括用戶的個(gè)體屬性信息，歷史消費(fèi)的產(chǎn)品信息，歷史訂閱的閱讀內(nèi)容信息，以及場(chǎng)景上下文信息；所述場(chǎng)景上下文信息包括歷史消費(fèi)的用戶訪問(wèn)信息，歷史訂閱的用戶訪問(wèn)信息，所述個(gè)體屬性信息包括通信號(hào)碼類信息和用戶的證件類信息，用戶的通信號(hào)碼類信息包括用戶的手機(jī)號(hào)碼、固定電話號(hào)碼、電子郵箱地址、家庭地址、QQ號(hào)碼、MSN號(hào)碼、用戶各類網(wǎng)絡(luò)帳戶號(hào)碼；用戶的證件類信息包括銀行卡、身份證、學(xué)歷證；根據(jù)所述用戶的個(gè)人信息，判斷所述用戶的類別，所述用戶的類別包括產(chǎn)品域用戶、內(nèi)容域用戶、公共域用戶；提取類別為產(chǎn)品域用戶的個(gè)體屬性信息構(gòu)成產(chǎn)品域用戶向量，提取類別為公共域用戶的個(gè)體屬性信息構(gòu)成公共域用戶向量；將所述產(chǎn)品域用戶向量、所述公共域用戶向量、所述歷史消費(fèi)的產(chǎn)品信息、所述歷史消費(fèi)的用戶訪問(wèn)信息以及設(shè)置的目標(biāo)消費(fèi)產(chǎn)品嵌入向量，輸入至已經(jīng)訓(xùn)練好的跨域推薦模型，輸出用戶消費(fèi)各個(gè)目標(biāo)消費(fèi)產(chǎn)品的概率；所述目標(biāo)消費(fèi)產(chǎn)品嵌入向量由各個(gè)目標(biāo)消費(fèi)產(chǎn)品構(gòu)成；根據(jù)所述用戶消費(fèi)各個(gè)目標(biāo)消費(fèi)產(chǎn)品的概率排序，對(duì)用戶進(jìn)行目標(biāo)消費(fèi)產(chǎn)品的推薦；所述跨域推薦模型采用多任務(wù)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包括第一任務(wù)推薦模型，該第一任務(wù)推薦模型包括依次連接的第一注意力層、第一池化層、第一門控網(wǎng)絡(luò)層和第一全連接層；所述第一注意力層用于輸入所述目標(biāo)消費(fèi)產(chǎn)品嵌入向量，所述產(chǎn)品域用戶向量，歷史消費(fèi)的產(chǎn)品信息構(gòu)成的歷史消費(fèi)產(chǎn)品向量，所述歷史消費(fèi)的用戶訪問(wèn)信息構(gòu)成的第一上下文向量；所述第一注意力層用于輸出各個(gè)歷史消費(fèi)產(chǎn)品的加權(quán)值；所述第一池化層用于根據(jù)所述各個(gè)歷史消費(fèi)產(chǎn)品的加權(quán)值，對(duì)所述歷史消費(fèi)產(chǎn)品向量進(jìn)行加權(quán)求和，得到第一和池化向量；所述第一門控網(wǎng)絡(luò)層用于根據(jù)所述第一和池化向量對(duì)所述產(chǎn)品域用戶向量進(jìn)行更新，得到更新后的產(chǎn)品域用戶向量；所述第一全連接層用于輸入所述目標(biāo)消費(fèi)產(chǎn)品嵌入向量、所述第一上下文向量、所述第一和池化向量、所述更新后的產(chǎn)品域用戶向量以及所述公共域用戶向量，所述第一全連接層用于輸出用戶消費(fèi)各個(gè)目標(biāo)消費(fèi)產(chǎn)品的概率。

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