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龍圖騰網獲悉武漢大學申請的專利基于多尺度建模的分層注意力微視頻序列推薦方法及裝置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：CN116226521B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202310130200.8，技術領域涉及：G06F16/9535；該發明授權基于多尺度建模的分層注意力微視頻序列推薦方法及裝置是由胡瑞敏;黃娜娜;王曉晨;李登實;張翔;朱棟梁;王美設計研發完成，并于2023-02-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多尺度建模的分層注意力微視頻序列推薦方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明提出了基于多尺度建模的分層注意力微視頻序列推薦方法及裝置，通過預測用戶對微視頻的點擊率，而后判斷是否給用戶做推薦，能有效提高微視頻平臺的推薦性能。微視頻分享平臺序列推薦方法包括：步驟1、使用時間窗口來捕捉用戶的短期動態興趣表征；步驟2、對步驟1得到的時間窗口信息，利用類目級別的注意力機制來描述用戶的粗粒度興趣表征；步驟3、對步驟1得到的時間窗口信息，利用項目級別的注意力機制捕捉細粒度的用戶興趣表征；步驟4、利用步驟2和步驟3得到的用戶興趣表征，采用前向多頭自我注意力機制來識別和整合之前分割的時間窗口之間的長期相關性的統一表示，利用向量信息進行微視頻序列推薦。

本發明授權基于多尺度建模的分層注意力微視頻序列推薦方法及裝置在權利要求書中公布了：1.基于多尺度建模的分層注意力微視頻序列推薦方法，其特征在于，包括： S1：采用時間窗口捕捉用戶的短期動態興趣表征，其中，用戶行為序列劃分到多個時間窗口中，每個時間窗口內包含多個微視頻； S2：基于時間窗口內包含的微視頻，對短期動態興趣表征利用類目級別的注意力機制描述用戶的粗粒度興趣表征； S3：基于時間窗口內包含的微視頻，對短期動態興趣表征利用項目級別注意力機制描述用戶的細粒度興趣表征； S4：對用戶的粗粒度興趣表征和用戶的細粒度興趣表征進行整合，并采用前向多頭自我注意力機制來識別和整合分割的時間窗口之間的長期相關性的統一表征向量； S5：根據用戶的粗粒度興趣表征、用戶的細粒度興趣表征以及統一表征向量，通過使用預測函數估計用戶與物品之間的交互概率，并利用用戶的粗粒度興趣表征、用戶的細粒度興趣表征以及統一表征向量進行序列推薦； 步驟S2采用下述方式來實現： 其中，⊙表示逐元素相乘；k表示微視頻序列中微視頻的排序號；表示用戶的粗粒度興趣表征，t表示時間窗口排序號，c表示按類目級別；ctj表示第t個時間窗口內第j個微視頻的類目級別向量表征；表示表示類目級別的注意力分數歸一化后的注意力權重； 步驟S3采用下述方式來實現： 其中，⊙表示逐元素相乘，表示用戶的細粒度興趣表征，t表示時間窗口的排序號，f表示視覺特征向量；ftj表示第t個時間窗口內第j個微視頻項目級別向量表征，表示視覺特征層面的注意力分數歸一化后的注意力權重。

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武漢大學，其通訊地址為：430072 湖北省武漢市武昌區八一路299號；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”。