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龍圖騰網恭喜騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利基于MHT算法的文章推薦方法、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：CN114969495B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-10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：202110197825.7，技術領域涉及：G06F16/9535；該發明授權基于MHT算法的文章推薦方法、裝置、設備及存儲介質是由張新宇;趙銘設計研發完成，并于2021-02-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于MHT算法的文章推薦方法、裝置、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請實施例提供了一種基于MHT算法的文章推薦方法、裝置、設備及存儲介質，涉及人工智能技術中的網絡媒體領域。該方法包括：接收推薦請求，用于請求T個推薦文章，T＞1；響應于該推薦請求，從收集的M個文章樣本中選擇N個候選樣本，M≥N≥1；基于該每一個文章樣本的分數，從該N個候選樣本中選擇K個文章樣本，并將該K個文章樣本確定為K個根節點，N≥K≥1；基于該K個根節點，利用MHT算法按照確定該T個推薦文章：輸出該T個推薦文章。該方法能夠提升用戶的體驗效果、提升推薦的靈活性和可控性、保證軌跡遍歷的完整性，降低遍歷的時間復雜度，有利于提升MHT模型的實效性，也有利于引入更復雜的模型。

本發明授權基于MHT算法的文章推薦方法、裝置、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種基于多假設跟蹤MHT算法的文章推薦方法，其特征在于，包括：接收推薦請求，所述推薦請求用于請求T個推薦文章，T＞1；響應于所述推薦請求，從收集的M個文章樣本中選擇N個候選樣本，所述M個文章樣本中的每一個文章樣本具有對應的用于表征用戶興趣和文章樣本的匹配程度的分數，M≥N≥1；基于所述每一個文章樣本的分數，從所述N個候選樣本中選擇K個文章樣本，并將所述K個文章樣本確定為K個根節點，N≥K≥1；基于所述K個根節點，按照以下方式確定所述T個推薦文章：基于每一個父節點，在所述M個文章樣本中的除所述父節點所在的軌跡中已選擇的文章樣本之外的剩余文章樣本中，選擇相對所述父節點的收益評分靠前的X個文章樣本作為所述父節點的X個子節點；將所述X個子節點中的每一個子節點作為新的父節點繼續延展子節點，直至葉子節點所在的層次為T時，將所有葉子節點所在的軌跡中收益評分最大的目標軌跡上的T個文章樣本確定為所述T個推薦文章；輸出所述T個推薦文章；所述基于每一個父節點，在所述M個文章樣本中的除所述父節點所在的軌跡中已選擇的文章樣本之外的剩余文章樣本中，選擇相對所述父節點的收益評分靠前的X個文章樣本作為所述父節點的X個子節點之前，所述方法還包括：按照以下方式，確定所述剩余文章樣本中的第一文章樣本相對所述父節點的收益評分：獲取用于表征所述第一文章樣本和用戶興趣的匹配程度的第一分數；基于所述X個子節點所在的層次，確定所述第一文章樣本的時間延遲分數；獲取用于表征所述第一文章樣本和所述父節點上的文章樣本之間的關系的第二分數；將所述第一分數乘以所述時間延遲分數后得到的值與所述第二分數的差值，確定為所述第一文章樣本相對所述父節點的收益評分；所述將所有葉子節點所在的軌跡中收益評分最大的目標軌跡上的T個文章樣本確定為所述T個推薦文章之前，所述方法還包括：按照以下方式，確定所述所有葉子節點所在的軌跡中的第一軌跡的收益評分：獲取用于表征所述第一軌跡上的根節點上的文章樣本和用戶興趣之間的匹配程度的第三分數；確定所述第一軌跡上的除根節點之外的每一個節點相對父節點的收益評分；將所述第三分數與所述第一軌跡上的除根節點之外的節點相對父節點的收益評分的累計和的和，確定為所述第一軌跡的收益評分。

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