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龍圖騰網獲悉杭州耀尚智匯網絡科技有限公司申請的專利一種內容分享平臺的個性化內容生成方法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：CN120179913B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510641055.9，技術領域涉及：G06F16/9535；該發明授權一種內容分享平臺的個性化內容生成方法是由劉爽;王梓任設計研發完成，并于2025-05-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種內容分享平臺的個性化內容生成方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種內容分享平臺的個性化內容生成方法與系統，屬于數據處理技術領域，具體包括：對不同的召回鏈路的召回結果進行相關性排序，獲取相關程度最高的N個召回結果作為輸入給多模態融合模型的實例，基于指定時間范圍內的用戶的輸入數據進行特征提取與分析，生成意圖關鍵詞，利用意圖關鍵詞的優先級的評估生成短期興趣的量化結果，通過加權模型對短期興趣與長期興趣進行整合，并通過低頻數據的補充和高頻數據的去偏優化，生成穩定的長期偏好分布，利用實例以及長期偏好分布進行所述用戶的需求內容的生成處理，提升了內容生成處理的個性化和準確性。

本發明授權一種內容分享平臺的個性化內容生成方法在權利要求書中公布了：1.一種內容分享平臺的個性化內容生成方法，其特征在于，具體包括： 構造動態提示詞模版，在所述動態提示詞模版中嵌入內容規則、文本風格、人設，利用動態提示詞模板以及用戶的歷史交互行為對用戶的輸入數據進行增強處理得到模型輸入的提示詞； 將所述提示詞作為多模態融合模型的輸入，利用所述多模態融合模型的多模態召回鏈路進行匹配圖文內容的召回，同時根據所述用戶關注的個性化內容和用戶交互行為分別增加兩路召回鏈路，對不同的召回鏈路的召回結果進行相關性排序，獲取相關程度最高的N個召回結果作為輸入給多模態融合模型的實例； 基于指定時間范圍內的用戶的輸入數據進行特征提取與分析，生成意圖關鍵詞，利用意圖關鍵詞的優先級的評估生成短期興趣的量化結果，通過加權模型對短期興趣與長期興趣進行整合，并通過低頻數據的補充和高頻數據的去偏優化，生成穩定的長期偏好分布，利用所述實例以及長期偏好分布進行所述用戶的需求內容的生成處理； 分別增加兩路召回鏈路，具體包括： 基于所述用戶的歷史交互行為，進行所述用戶的行為數據的獲取，并利用所述行為數據生成行為特征向量； 結合深度學習推薦算法，利用因子分解機捕捉所述行為特征向量之間的高階交互，通過深度神經網絡建模得到所述用戶的長期行為偏好； 使用動態查詢擴展技術，根據用戶的即時交互行為得到的行為特征量進行動態優化查詢，得到所述用戶的短期行為偏好； 結合上下文信息動態調整，分別以所述用戶的長期行為偏好為索引和以所述用戶的短期行為偏好為索引，增加兩路召回鏈路，并利用所述召回鏈路確定與所述用戶的長期行為偏好為索引和以所述用戶的短期行為偏好的特征向量的相似情況，基于相似情況生成鏈路召回鏈路得到召回結果確保輸出內容更具個性化和實時性。

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