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龍圖騰網獲悉湖南師范大學申請的專利基于高影響力人物互動和熱度預測的話題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：CN120524045B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202511021265.4，技術領域涉及：G06F16/9536；該發明授權基于高影響力人物互動和熱度預測的話題推薦方法及系統是由馬華;賀俊;劉雨田;肖楚惟;王純;李杏;張若婷;陸雨昕設計研發完成，并于2025-07-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于高影響力人物互動和熱度預測的話題推薦方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及話題推薦技術，提供一種基于高影響力人物互動和熱度預測的話題推薦方法及系統。該方法包括：基于用戶信息、社交媒體話題庫及本體模型構建動態用戶?話題知識圖譜，使用圖嵌入模型訓練獲取交互偏好值；基于知識圖譜提取用戶關系網絡，識別高影響力用戶，獲取其歷史博文并聚類為話題，對評論進行情感分析，結合互動強度計算興趣度，分解興趣矩陣獲得用戶和博文的隱向量；通過注意力機制融合用戶歷史評論與博文，得到融合向量，并與隱向量聯合預測興趣得分，獲取隱性興趣分數和潛在偏好話題集合；結合話題熱度指標得到熱度預測值；根據各得分得到綜合評分，完成個性化話題推薦。本發明可刻畫用戶潛在興趣并預測熱度趨勢，提升推薦效果。

本發明授權基于高影響力人物互動和熱度預測的話題推薦方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于高影響力人物互動和熱度預測的話題推薦方法，其特征是，包括： 獲取社交媒體話題庫以及用戶信息，所述用戶信息包括操作信息、個人信息以及社交關系信息； 根據所述用戶信息、社交媒體話題庫以及預設的本體模型，構建用戶-話題知識圖譜； 使用圖嵌入模型初始化用戶-話題知識圖譜中每個節點與邊的初始嵌入向量，所述節點包括用戶節點和話題節點； 對所述初始嵌入向量進行對比損失訓練，得到第一損失； 對用戶-話題知識圖譜中的節點進行聚合，得到節點聚合向量，所述節點聚合向量包括用戶聚合向量和話題聚合向量； 根據用戶聚合向量和話題聚合向量計算得到交互偏好值，根據所述交互偏好值計算得到第二損失，對所述第一損失和第二損失進行求和，得到總損失，根據所述總損失對圖嵌入模型進行訓練，直至所述總損失最小，得到優化圖嵌入模型； 根據所述優化圖嵌入模型以及用戶-話題知識圖譜得到優化用戶聚合向量和優化話題聚合向量，根據所述優化用戶聚合向量和所述優化話題聚合向量得到優化交互偏好值； 所有的用戶聚合向量組成用戶向量合集，選擇用戶向量合集中的任意一個向量作為目標向量，計算所述目標向量與用戶向量合集中的其他向量的相似度，選擇相似度最高的前k個用戶作為相似用戶合集，獲取相似用戶合集中每個用戶在預設時間段內的歷史交互話題作為潛在偏好話題集合； 獲取用戶對話題的隱性興趣分數以及用戶關注的高影響力人物發文中所涉及的初始話題集合，根據所述隱性興趣分數對初始話題集合進行排序，選擇所述初始話題集合中所述隱性興趣分數最高的前k個的初始話題作為補充偏好話題集合，根據所述潛在偏好話題集合以及補充偏好話題集合得到補全偏好話題集合； 從所述社交媒體話題庫獲取第一預設時間段內的話題熱度指標，根據所述話題熱度指標對補全偏好話題集合進行篩選，得到候選話題集合，根據候選話題集合中的話題的時間序列預測未來第二時間段內的話題對應的熱度預測值； 根據所述優化交互偏好值、隱性興趣分數以及熱度預測值，計算得到用戶對候選話題集合中每個話題的綜合評分，根據所述綜合評分對候選話題集合中每個話題進行排序，從大到小選擇前N個話題作為推薦結果。

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湖南師范大學，其通訊地址為：410081 湖南省長沙市岳麓區麓山路36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”。