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龍圖騰網(wǎng)獲悉東南大學(xué)申請(qǐng)的專利基于用戶全局興趣遷移感知的個(gè)性化新聞推薦方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115481325B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15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)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211233877.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/9535；該發(fā)明授權(quán)基于用戶全局興趣遷移感知的個(gè)性化新聞推薦方法及系統(tǒng)是由胡明芮;劉波;嚴(yán)輝;孟青;曹玖新設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-10-10向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于用戶全局興趣遷移感知的個(gè)性化新聞推薦方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于用戶全局興趣遷移感知的個(gè)性化新聞推薦方法及系統(tǒng)，該方法首先從新聞數(shù)據(jù)中提取新聞標(biāo)題文本和新聞標(biāo)題實(shí)體文本，并構(gòu)建用戶序列、用戶和新聞之間的點(diǎn)擊關(guān)系網(wǎng)絡(luò)以及新聞與新聞的順序關(guān)系網(wǎng)絡(luò)；再進(jìn)行多視角關(guān)聯(lián)的新聞內(nèi)容表征計(jì)算；之后計(jì)算用戶內(nèi)容興趣表征；接著構(gòu)建新聞的全局遷移圖，卷積用戶和新聞間的點(diǎn)擊關(guān)系以及新聞與新聞間的遷移關(guān)系，然后融合得到的兩種關(guān)系得到用戶的遷移興趣表征；最后，聯(lián)合用戶的內(nèi)容興趣表征和遷移興趣表征，構(gòu)建最終的用戶全局興趣遷移感知的新聞推薦模型，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦。系統(tǒng)采用web交互技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析和推薦結(jié)果的可視化展示。本發(fā)明可以有效提高個(gè)性化推薦的準(zhǔn)確性，魯棒性強(qiáng)。

本發(fā)明授權(quán)基于用戶全局興趣遷移感知的個(gè)性化新聞推薦方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于用戶全局興趣遷移感知的個(gè)性化新聞推薦方法，其特征在于，該方法包括以下步驟： 1對(duì)用戶歷史瀏覽新聞和候選新聞進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，構(gòu)建全局的新聞與新聞的順序關(guān)系網(wǎng)絡(luò)以及用戶和新聞之間的點(diǎn)擊關(guān)系網(wǎng)絡(luò)； 2候選新聞內(nèi)容表征計(jì)算 使用注意力機(jī)制分別從文本視角和實(shí)體視角兩個(gè)不同的視角對(duì)候選新聞進(jìn)行標(biāo)題文本與實(shí)體的自注意表征計(jì)算，并計(jì)算兩個(gè)視角表征的交叉注意表征，結(jié)合兩個(gè)視角各自的表征和兩個(gè)視角之間的交叉注意表征，進(jìn)行多視角融合計(jì)算獲得候選新聞內(nèi)容表征； 3用戶內(nèi)容興趣表征計(jì)算 使用注意力機(jī)制分別從文本視角和實(shí)體視角兩個(gè)不同的視角對(duì)用戶歷史瀏覽新聞進(jìn)行標(biāo)題文本與實(shí)體的自注意表征計(jì)算，并計(jì)算兩個(gè)視角表征的交叉注意表征，結(jié)合兩個(gè)視角各自的表征和兩個(gè)視角之間的交叉注意表征，進(jìn)行多視角融合計(jì)算，獲得用戶歷史瀏覽新聞內(nèi)容表征，然后基于注意力機(jī)制聚合用戶歷史瀏覽新聞內(nèi)容表征，得到用戶內(nèi)容興趣的表征； 4用戶遷移興趣表征計(jì)算 融合步驟1中構(gòu)建的全局的新聞與新聞的順序關(guān)系網(wǎng)絡(luò)以及用戶和新聞之間的點(diǎn)擊關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建全局新聞遷移圖，將全局新聞遷移圖中用戶節(jié)點(diǎn)表征和不同的鄰居新聞節(jié)點(diǎn)表征作為輸入，使用兩層遷移感知的圖注意網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行信息聚合和學(xué)習(xí)，最后得到用戶遷移興趣表征、新聞表征、遷移表征，所述遷移表征包括傳播表征和影響表征； 5聯(lián)合推薦模型 結(jié)合步驟2得到的候選新聞內(nèi)容表征、步驟3得到的用戶內(nèi)容興趣表征、步驟4得到的用戶遷移興趣表征、新聞表征、遷移表征，構(gòu)建聯(lián)合推薦模塊并進(jìn)行新聞推薦，對(duì)步驟3得到的用戶內(nèi)容興趣表征與步驟2得到的候選新聞內(nèi)容表征進(jìn)行相似度計(jì)算，得到用戶內(nèi)容興趣評(píng)分，對(duì)用戶遷移興趣表征與候選新聞表征、遷移表征進(jìn)行相似度計(jì)算得到用戶遷移興趣評(píng)分；將用戶內(nèi)容興趣評(píng)分和用戶遷移興趣評(píng)分進(jìn)行加權(quán)求和，得到最終用戶對(duì)候選新聞的交互概率，最后依據(jù)交互概率的排序返回候選新聞集合中推薦的top-k新聞列表； 6系統(tǒng)功能展示。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人東南大學(xué)，其通訊地址為：210096 江蘇省南京市玄武區(qū)四牌樓2號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。