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龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-30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(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510307731.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：H04L67/55；該發(fā)明授權(quán)用戶(hù)畫(huà)像技術(shù)的個(gè)性化定制推送系統(tǒng)及方法是由梁雨;蔡晟;張譯予設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-03-17向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

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本發(fā)明授權(quán)用戶(hù)畫(huà)像技術(shù)的個(gè)性化定制推送系統(tǒng)及方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.用戶(hù)畫(huà)像技術(shù)的個(gè)性化定制推送方法，其特征在于，包括以下步驟：終端通過(guò)目標(biāo)用戶(hù)授權(quán)獲取用戶(hù)畫(huà)像，將目標(biāo)用戶(hù)畫(huà)像中的非隱私信息上傳到服務(wù)器，服務(wù)器生成目標(biāo)用戶(hù)的普遍性推薦結(jié)果；所述服務(wù)器生成目標(biāo)用戶(hù)的普遍性推薦結(jié)果還包括以下步驟：終端通過(guò)授權(quán)獲取目標(biāo)用戶(hù)畫(huà)像，服務(wù)器從終端獲取目標(biāo)用戶(hù)的非隱私信息，基于服務(wù)器中的第一推薦模型和歷史用戶(hù)畫(huà)像從目標(biāo)用戶(hù)的非隱私信息中確定必要特征；令xi表示目標(biāo)用戶(hù)非隱私信息中的第i個(gè)特征，服務(wù)器從歷史用戶(hù)畫(huà)像中篩選出差異只存在于特征xi的歷史用戶(hù)畫(huà)像，將篩選出的歷史用戶(hù)畫(huà)像分為第一類(lèi)用戶(hù)畫(huà)像和第二類(lèi)用戶(hù)畫(huà)像，其中第一類(lèi)用戶(hù)畫(huà)像包括特征xi，第二類(lèi)用戶(hù)畫(huà)像不包括特征xi；服務(wù)器利用第一推薦模型分別對(duì)第一類(lèi)用戶(hù)畫(huà)像和第二類(lèi)用戶(hù)畫(huà)像進(jìn)行推薦，得到第一類(lèi)推薦結(jié)果和第二類(lèi)推薦結(jié)果，計(jì)算出第一類(lèi)推薦結(jié)果和第二類(lèi)推薦結(jié)果的均方根誤差，若均方根誤差大于誤差閾值，則將目標(biāo)用戶(hù)非隱私信息中的第i個(gè)特征作為必要特征；若誤差不大于誤差閾值，則將目標(biāo)用戶(hù)非隱私信息中的第i個(gè)特征作為可要特征；服務(wù)器通過(guò)第一推薦模型對(duì)存儲(chǔ)的歷史用戶(hù)畫(huà)像進(jìn)行推薦，得到推薦結(jié)果；所述第一推薦模型的輸入為用戶(hù)畫(huà)像中的特征，輸出為所有待推薦業(yè)務(wù)的推薦分；將所有待推薦業(yè)務(wù)的推薦分作為輸入向量，通過(guò)DBSCAN算法進(jìn)行聚類(lèi)，得到聚類(lèi)簇；每個(gè)聚類(lèi)簇中若干個(gè)歷史用戶(hù)畫(huà)像；獲取目標(biāo)用戶(hù)非隱私信息中的所有必要特征，確定包括目標(biāo)用戶(hù)非隱私信息中的所有必要特征的聚類(lèi)簇，只要聚類(lèi)簇中存在歷史用戶(hù)畫(huà)像包括目標(biāo)用戶(hù)非隱私信息中的所有必要特征，則聚類(lèi)簇也包括了目標(biāo)用戶(hù)非隱私信息中的所有必要特征；根據(jù)確定出的聚類(lèi)簇，得到目標(biāo)用戶(hù)符合的群體信息；服務(wù)器將普遍性推薦結(jié)果發(fā)送到終端上，終端基于普遍性推薦結(jié)果和目標(biāo)用戶(hù)畫(huà)像得到特殊性推薦結(jié)果，終端根據(jù)普遍性推薦結(jié)果和特殊性推薦結(jié)果得到個(gè)性化定制推送方法。

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