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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2025-05-02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：202510039548.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q30/0601；該發(fā)明授權(quán)一種基于雙塔模型的商品推薦方法及系統(tǒng)是由陳文韜;王夢(mèng)玲;徐小維;李鑫;楊澤華;王靜遠(yuǎn);童建農(nóng);葛迪;章友文;肖源;李恒;王旭;周玉康;梁春祥;彭文挈;李暢;劉雙喜設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-10向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種基于雙塔模型的商品推薦方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提供一種基于雙塔模型的商品推薦方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取用戶(hù)輸入數(shù)據(jù)和商品輸入數(shù)據(jù)，基于雙塔模型中的用戶(hù)塔將用戶(hù)輸入數(shù)據(jù)映射為用戶(hù)嵌入向量，以及基于雙塔模型中的商品塔將商品輸入數(shù)據(jù)映射為商品嵌入向量；根據(jù)用戶(hù)輸入數(shù)據(jù)、商品輸入數(shù)據(jù)、用戶(hù)嵌入向量和商品嵌入向量，對(duì)所有的商品進(jìn)行初步過(guò)濾，獲得候選商品；計(jì)算用戶(hù)嵌入向量和每一個(gè)候選商品的商品嵌入向量之間的相似度；將相似度大于預(yù)設(shè)相似度閾值的候選商品推薦給用戶(hù)。本發(fā)明根據(jù)用戶(hù)瀏覽和購(gòu)買(mǎi)行為數(shù)據(jù)和商品數(shù)據(jù)，基于雙塔模型分別對(duì)用戶(hù)輸入數(shù)據(jù)和商品數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，并計(jì)算每一個(gè)商品與用戶(hù)輸入數(shù)據(jù)的相似度，向用戶(hù)推薦商品，實(shí)現(xiàn)了商品推薦的準(zhǔn)確度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于雙塔模型的商品推薦方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于雙塔模型的商品推薦方法，其特征在于，包括：獲取用戶(hù)輸入數(shù)據(jù)和商品輸入數(shù)據(jù)；基于雙塔模型中的用戶(hù)塔將所述用戶(hù)輸入數(shù)據(jù)映射為用戶(hù)嵌入向量，以及基于雙塔模型中的商品塔將所述商品輸入數(shù)據(jù)映射為商品嵌入向量；根據(jù)所述用戶(hù)輸入數(shù)據(jù)、商品輸入數(shù)據(jù)、用戶(hù)嵌入向量和商品嵌入向量，對(duì)所有的商品進(jìn)行初步過(guò)濾，獲得候選商品；計(jì)算所述用戶(hù)嵌入向量和每一個(gè)候選商品的商品嵌入向量之間的相似度；將相似度大于預(yù)設(shè)相似度閾值的候選商品推薦給用戶(hù)；所述用戶(hù)輸入數(shù)據(jù)包括用戶(hù)基本信息和用戶(hù)歷史行為數(shù)據(jù)，所述商品輸入數(shù)據(jù)包括商品結(jié)構(gòu)化屬性和商品非結(jié)構(gòu)化描述，所述用戶(hù)基本信息包括性別、年齡和興趣，所述用戶(hù)歷史行為數(shù)據(jù)包括瀏覽記錄和購(gòu)買(mǎi)記錄，所述基于雙塔模型中的用戶(hù)塔將所述用戶(hù)輸入數(shù)據(jù)映射為用戶(hù)嵌入向量，包括： ；其中，是用戶(hù)輸入數(shù)據(jù)，為用戶(hù)塔的嵌入函數(shù)，為用戶(hù)嵌入向量；所述方法還包括根據(jù)用戶(hù)當(dāng)前需求，動(dòng)態(tài)更新所述用戶(hù)嵌入向量： ；其中，表示用戶(hù)當(dāng)前需求，是用戶(hù)當(dāng)前需求的嵌入函數(shù)，和為權(quán)重系數(shù)，動(dòng)態(tài)平衡用戶(hù)歷史行為和當(dāng)前需求的權(quán)重，為更新后的用戶(hù)嵌入向量；所述根據(jù)所述用戶(hù)輸入數(shù)據(jù)、商品輸入數(shù)據(jù)、用戶(hù)嵌入向量和商品嵌入向量，對(duì)所有的商品進(jìn)行初步過(guò)濾，獲得候選商品，包括：根據(jù)所述用戶(hù)輸入數(shù)據(jù)和所述商品輸入數(shù)據(jù)，基于商品塔中的標(biāo)量搜索模塊計(jì)算每一個(gè)商品相對(duì)于用戶(hù)需求的第一得分；根據(jù)用戶(hù)嵌入向量和商品嵌入向量，基于商品塔中向量搜索模塊計(jì)算每一個(gè)商品相對(duì)于用戶(hù)需求的第二得分；根據(jù)每一個(gè)商品相對(duì)于用戶(hù)需求的第一得分和第二得分，計(jì)算每一個(gè)商品相對(duì)于用戶(hù)需求的總得分；根據(jù)每一個(gè)商品相對(duì)于用戶(hù)需求的總得分對(duì)所有商品進(jìn)行篩選，得到候選商品。

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