廣州視源電子科技股份有限公司;廣州視源人工智能創新研究院有限公司廖志獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉廣州視源電子科技股份有限公司;廣州視源人工智能創新研究院有限公司申請的專利物品推薦方法、裝置、設備及存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114969492B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202110197169.0，技術領域涉及：G06F16/9535；該發明授權物品推薦方法、裝置、設備及存儲介質是由廖志設計研發完成，并于2021-02-22向國家知識產權局提交的專利申請。
本物品推薦方法、裝置、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請實施例公開了一種物品推薦方法、裝置、設備及存儲介質，涉及數據處理技術領域，其包括：獲取當前用戶的用戶特征；將用戶特征輸入至第一子神經網絡模型，以得到當前用戶的第一特征向量，第一子神經網絡模型通過知識蒸餾訓練得到；根據第一特征向量和多個備選物品的第二特征向量，從多個備選物品中確定當前用戶的物品推薦結果，每個備選物品對應一個預先保存的第二特征向量，第二特征向量由第二子神經網絡模型處理備選物品的物品特征后得到，第二子神經網絡模型通過知識蒸餾訓練得到，第二子神經網絡模型和第一子神經網絡模型對應于同一教師模型。采用上述方法可以解決相關技術中簡單的神經網絡模型不能實現高性能物品推薦的技術問題。
本發明授權物品推薦方法、裝置、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種物品推薦方法，其特征在于，包括：獲取當前用戶的用戶特征；將所述用戶特征輸入至第一子神經網絡模型，以得到所述當前用戶的第一特征向量，所述第一子神經網絡模型通過知識蒸餾訓練得到；根據所述第一特征向量和多個備選物品的第二特征向量，從多個所述備選物品中確定所述當前用戶的物品推薦結果，每個所述備選物品對應一個預先保存且可被重復使用的所述第二特征向量，所述第二特征向量由第二子神經網絡模型離線處理所述備選物品的物品特征后得到，所述第二子神經網絡模型通過知識蒸餾訓練得到，所述第二子神經網絡模型和所述第一子神經網絡模型對應于同一教師模型；所述根據所述第一特征向量和多個備選物品的第二特征向量，從多個所述備選物品中確定所述當前用戶的物品推薦結果包括：計算所述第一特征向量和各備選物品的第二特征向量之間的內積，每個所述備選物品對應一個內積；根據各所述備選物品對應的內積確定所述當前用戶的物品推薦結果。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人廣州視源電子科技股份有限公司;廣州視源人工智能創新研究院有限公司，其通訊地址為：510530 廣東省廣州市黃埔區云埔四路6號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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