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龍圖騰網恭喜北京京東尚科信息技術有限公司;北京京東世紀貿易有限公司申請的專利對象評估值的預測方法及系統、推薦方法及系統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：CN111695024B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-17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：201910181966.2，技術領域涉及：G06F16/9535；該發明授權對象評估值的預測方法及系統、推薦方法及系統是由徐邵稀設計研發完成，并于2019-03-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本對象評估值的預測方法及系統、推薦方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種對象評估值的預測方法及系統、推薦方法及系統、電子設備、存儲介質。預測方法包括：建立數據庫；從數據庫中查詢目標用戶參數、目標對象參數和對象評估值，并構建用戶特征向量、對象特征向量和對象評分矩陣；將經過加噪聲處理的用戶特征向量、對象特征向量和對象評分矩陣作為訓練樣本訓練aSDAE模型，得到協同過濾模型；協同過濾模型的輸出參數包括用戶隱含因子向量和對象隱含因子向量；兩者的乘積用于預測用戶對對象的評估值。本發明能準確預測出用戶對未知對象的評估值，即準確的預測用戶對未知對象的喜好程度。

本發明授權對象評估值的預測方法及系統、推薦方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種對象評估值的預測方法，其特征在于，所述預測方法包括： 建立數據庫；所述數據庫用于存儲用戶數據和對象數據； 從所述用戶數據中查詢目標用戶參數，從所述對象數據中查詢目標對象參數和對象評估值，并根據所述目標用戶參數、所述對象評估值和所述目標對象參數構建用戶特征向量、對象特征向量和對象評分矩陣； 對所述用戶特征向量、所述對象特征向量和所述對象評分矩陣進行加噪聲處理； 將經過加噪聲處理的所述用戶特征向量、所述對象特征向量和所述對象評分矩陣作為訓練樣本訓練aSDAE模型，得到協同過濾模型；訓練所述aSDAE模型的過程中，模型參數滿足高斯分布；和或，所述aSDAE模型的每層的輸出結果滿足高斯分布或Diracdelta分布； 所述協同過濾模型的輸出參數包括用戶隱含因子向量和對象隱含因子向量；所述aSDAE模型包括用戶aSDAE模型和對象aSDAE模型； 所述用戶隱含因子向量為所述用戶aSDAE模型的中間層的輸出結果與第一誤差之和； 所述對象隱含因子向量為所述對象aSDAE模型的中間層的輸出結果與第二誤差之和； 所述第一誤差和所述第二誤差均服從高斯分布； 所述用戶隱含因子向量和所述對象隱含因子向量的乘積用于預測用戶對對象的評估值。

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北京京東尚科信息技術有限公司;北京京東世紀貿易有限公司，其通訊地址為：100086 北京市海淀區知春路76號8層；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”。