苏州摩多多信息科技有限公司梁少婉获国家专利权
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龙图腾网获悉苏州摩多多信息科技有限公司申请的专利一种内容推荐方法、系统及存储介质获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN113222694B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202110493569.6,技术领域涉及:G06Q30/0601;该发明授权一种内容推荐方法、系统及存储介质是由梁少婉;杜克强设计研发完成,并于2021-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种内容推荐方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了:本发明公开了一种内容推荐方法、系统及存储介质,所述方法包括如下步骤:配置召回算法和排序算法,建立意图识别模型,通过召回算法和排序算法从待推荐内容中选择用户感兴趣的内容;获取用户特征和内容特征,所述用户特征包括商品偏好和内容偏好;所述召回算法根据所述商品偏好、所述内容偏好和所述内容特征生成待推荐列表;选取样本,根据所述样本训练所述意图识别模型;训练成功的所述意图识别模型根据所述用户特征得出用户意图的概率;所述排序算法根据所述概率和所述待推荐列表生成推荐列表;通过上述方式,本发明解决了不能融合商品推荐和内容推荐的功能,让用户兼顾获得自己想要的内容和商品的问题。
本发明授权一种内容推荐方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了:1.一种内容推荐方法,其特征在于,包括如下步骤:配置召回算法和排序算法,建立意图识别模型;获取用户特征和内容特征,所述用户特征包括商品偏好和内容偏好;所述召回算法根据所述商品偏好、所述内容偏好和所述内容特征生成待推荐列表;选取样本,根据所述样本训练所述意图识别模型;训练成功的所述意图识别模型根据所述用户特征得出用户意图的概率;所述排序算法根据所述概率和所述待推荐列表生成推荐列表;所述召回算法根据所述商品偏好、所述内容偏好和所述内容特征生成待推荐列表步骤,进一步包括:所述召回算法包括实时召回算法和非实时召回算法;所述实时召回算法通过协同过滤类算法计算所述内容特征与所述商品偏好的第一相似度以及所述内容特征与所述内容偏好的第二相似度,根据所述第一相似度和所述第二相似度选取待推荐内容生成第一待推荐列表;所述非实时召回算法根据所述商品偏好、所述内容偏好和所述内容特征生成第二待推荐列表;根据所述第一待推荐列表和所述第二待推荐列表生成所述待推荐列表;所述实时召回算法通过协同过滤类算法计算所述内容特征与所述商品偏好的第一相似度以及所述内容特征与所述内容偏好的第二相似度,根据所述第一相似度和所述第二相似度选取待推荐内容生成第一待推荐列表步骤,进一步包括:所述内容特征包括商品类别和内容类别;计算所述商品类别和所述商品偏好的所述第一相似度,根据所述第一相似度选取待推荐内容生成第三待推荐列表;计算所述内容类别和所述内容偏好的所述第二相似度,根据所述第二相似度选取待推荐内容生成第四待推荐列表;根据所述第三待推荐列表和所述第四待推荐列表生成所述第一待推荐列表;所述非实时召回算法根据所述商品偏好、所述内容偏好和所述内容特征生成第二待推荐列表步骤,进一步包括:所述非实时召回算法包括商品召回算法和内容召回算法;所述内容特征包括内容质量;所述商品召回算法根据所述商品偏好和所述内容质量加权计算第一召回分数;根据所述第一召回分数选取待推荐内容生成第五待推荐列表;所述内容召回算法根据所述内容偏好和所述内容特征生成第六待推荐列表;根据所述第五待推荐列表和所述第六待推荐列表生成所述第二待推荐列表;所述内容召回算法根据所述内容偏好和所述内容特征生成第六待推荐列表步骤,进一步包括:所述内容偏好包括内容类别偏好和内容关键词偏好;根据所述内容类别偏好和所述内容质量加权计算第三召回分数,根据所述第三召回分数选取待推荐内容生成第七待推荐列表;设置内容关键词的词向量,计算所述内容关键词偏好和所述词向量的语义相似度,根据所述语义相似度选取待推荐内容生成第八待推荐列表;根据所述第七待推荐列表和所述第八待推荐列表生成所述第六待推荐列表。
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