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龍圖騰網獲悉齊魯工業大學(山東省科學院)申請的專利基于新聞事件和新聞風格聯合建模的新聞推薦方法和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：CN117171440B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202311159947.2，技術領域涉及：G06F16/9535；該發明授權基于新聞事件和新聞風格聯合建模的新聞推薦方法和系統是由鹿文鵬;邵珠峰;管紅嬌;鄭超群;趙鵬宇;董祥軍;任曉強;喬新曉;張維玉;趙龍;趙忠龍設計研發完成，并于2023-09-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于新聞事件和新聞風格聯合建模的新聞推薦方法和系統在說明書摘要公布了：本發明公開了基于新聞事件和新聞風格聯合建模的新聞推薦方法和系統、存儲介質、電子設備，屬于自然語言處理技術領域及推薦系統領域，本發明要解決的技術問題為如何從用戶瀏覽過的新聞中，挖掘新聞所包含的事件特征和風格特征，從而更好地向用戶推薦符合其偏好的新聞。采用的技術方案為：①新聞事件和新聞風格聯合建模的新聞推薦方法，該方法包括如下步驟：S1、構建新聞推薦模型的訓練數據集；S2、構建基于新聞事件和新聞風格聯合建模的新聞推薦模型；S3、訓練模型。②一種基于新聞事件和新聞風格聯合建模的新聞推薦系統，該系統包括：訓練數據集生成單元、基于新聞事件和新聞風格聯合建模的新聞推薦模型構建單元、模型訓練單元。

本發明授權基于新聞事件和新聞風格聯合建模的新聞推薦方法和系統在權利要求書中公布了：1.基于新聞事件和新聞風格聯合建模的新聞推薦方法，其特征在于，該方法包括如下步驟： S1、構建新聞推薦模型的訓練數據集：首先下載網絡上公開的新聞數據集，然后預處理數據集，最后構建正例數據和負例數據，組合生成最終的訓練數據集； S2、構建基于新聞事件和新聞風格聯合建模的新聞推薦模型：利用神經網絡和深度學習方法構建新聞推薦模型，該模型架構如下：新聞編碼器、事件-風格解耦器、事件匹配模塊、風格匹配模塊、候選新聞預測模塊；所述事件-風格解耦器的具體步驟如下：以新聞表示作為輸入，首先通過事件-風格編碼器對新聞表示進行編碼，得到高階新聞表示，然后分別使用事件解碼器和風格解碼器從高階新聞表示中抽取出新聞事件表示和新聞風格表示，進一步使用事件分類器對這兩種表示進一步編碼，得到基于事件的新聞事件分布和基于風格的新聞事件分布，其中事件分類器由一層使用softmax激活函數的全連接神經網絡構成；為了更好地輔助模型訓練，需要構建真實的新聞事件分布，首先使用TF-IDF提取每個新聞的關鍵詞，然后使用BERT將關鍵詞編碼為關鍵詞詞向量表示，進一步使用K-means將關鍵詞聚類為K個事件通道；為了優化事件-風格解耦器，設計事件預測損失、重構損失和對抗損失以構造最終的輔助損失，以輔助模型訓練，其中重構損失用于緩解高階新聞表示抽取過程中產生的信息丟失問題，事件預測損失用于拉近基于事件的新聞事件分布和真實的新聞事件分布的距離，對抗損失拉遠其與真實的新聞事件分布的距離； S3、訓練模型：在步驟S1所得到訓練數據集中對步驟S2構建的新聞推薦模型進行訓練。

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(山東省科學院)，其通訊地址為：250353 山東省濟南市長清區大學路3501號齊魯工業大學；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”。