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龍圖騰網獲悉齊魯工業大學申請的專利一種融合多粒度信息的新聞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：CN115168724B 。

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：202210846466.8，技術領域涉及：G06F16/9535；該發明授權一種融合多粒度信息的新聞推薦方法及系統是由楊振宇;崔來平;李治軍;李怡雯設計研發完成，并于2022-07-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種融合多粒度信息的新聞推薦方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提出了一種融合多粒度信息的新聞推薦方法及系統，屬于新聞的個性化推薦領域，首先在候選新聞與用戶瀏覽的歷史新聞間應用交互注意力以捕獲新聞中的關鍵語義信息，并進行加權聚合獲取文本的重點部分，之后構建特征粒度網絡提取新聞的多粒度表示；使用Bi?LSTM與表示注意力來學習每個新聞的表示；將特征表達后的多粒度用戶興趣信息與原始信息進行連接得到最終的用戶興趣表示向量，以匹配候選新聞計算點擊概率。本發明利用交互注意網絡和表示注意力將基于交互和基于表示的模型進行融合，而且充分考慮了新聞文本中存在的多個粒度信息，并對用戶不同層次興趣的表示進行建模，提高新聞推薦的精度。

本發明授權一種融合多粒度信息的新聞推薦方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種融合多粒度信息的新聞推薦方法，其特征在于，包括： 獲取候選新聞和用戶歷史點擊新聞，分別進行新聞編碼，得到候選新聞表示和用戶歷史點擊新聞表示；對候選新聞表示進行加權聚合，得到加權候選新聞表示； 基于加權候選新聞表示和用戶歷史點擊新聞表示，用不同的卷積窗對新聞表示進行分組卷積，分別提取多粒度特征； 將候選新聞和歷史點擊新聞的多粒度特征分別輸入到基于注意力的雙向長短期記憶網絡中，得到候選新聞向量表示和用戶歷史點擊新聞向量表示； 基于用戶歷史點擊新聞向量表示，以層次化的方式進行不同膨脹率的擴張卷積，獲得多粒度用戶興趣表示； 聯合多粒度用戶興趣表示和候選新聞向量表示，預測用戶瀏覽每個候選新聞的概率，基于預測概率向用戶推薦候選新聞； 其中，通過層次化的興趣樹RTCN，獲得多粒度用戶興趣表示，具體步驟為： 提取不同層次的用戶歷史點擊新聞向量表示； 將不同層次的用戶歷史點擊新聞向量表示進行拼接； 將注意力機制應用于拼接向量； RTCN使用三層結構，對用戶瀏覽的新聞序列應用不同的膨脹率進行擴張卷積，由于膨脹率的不同，每組卷積窗提取的新聞特征表示粒度不同；用r 0表示用戶歷史點擊的新聞集合，其中，，N是用戶歷史點擊的新聞序列的長度，d repN表示用戶歷史點擊的第N個新聞表示，RTCN分層興趣樹的計算方法如下: 其中，δ是膨脹率，表示卷積核，是其窗口大小，b是可學習的參數，ReLU是激活函數，每個卷積層的輸入是前一層的輸出。

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齊魯工業大學，其通訊地址為：250353 山東省濟南市長清區大學路3501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”。