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龙图腾网获悉杭州惠民征信有限公司申请的专利基于语义识别的内容推荐方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119089398B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411580772.7，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于语义识别的内容推荐方法及系统是由周虹;施艳;毛思翰;潘婷;吴羡豪设计研发完成，并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于语义识别的内容推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于语义识别的内容推荐方法及系统，通过自然语言处理技术解析用户的文本、语音或视频输入，生成用户语义表示数据；结合用户历史行为数据，动态构建用户兴趣图谱，并通过多层图卷积网络进行节点和边的表示学习，生成时间序列用户兴趣图谱表示数据；利用Transformer模型的自注意力机制和多头注意力机制，结合对比学习模块优化用户兴趣表示和推荐内容的匹配度，生成个性化推荐内容数据；收集用户的多模态信息，并与个性化推荐内容数据融合，通过多模态融合算法生成优化后的多模态推荐内容数据；收集用户反馈特征数据，通过自适应学习算法动态调整和优化推荐内容的生成策略。本发明实现了推荐系统的高效、精准和个性化推荐，提升了用户体验。

本发明授权基于语义识别的内容推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于语义识别的内容推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过自然语言处理技术解析用户通过文本、语音或视频输入的需求，生成用户语义表示数据； 基于用户语义表示数据和记录了用户在平台上的交互历史的用户历史行为数据，动态构建用户兴趣图谱，在用户兴趣图谱上应用多层图卷积网络进行节点和边的表示学习，生成用户兴趣图谱表示数据，所述通过多层图卷积网络进行节点和边的表示学习包括： 初始化用户兴趣图谱中每个节点的特征向量； 应用多层图卷积操作，逐层聚合邻居节点的信息，更新每个节点的特征向量； 引入注意力机制，动态调整用户兴趣图谱中边的权重，生成调整后的用户兴趣图谱表示数据； 利用时间卷积网络捕捉用户兴趣的时间序列信息，生成时间序列特征数据； 将时间序列特征数据与调整后的用户兴趣图谱表示数据进行融合，生成时间序列用户兴趣图谱表示数据； 利用时间序列用户兴趣图谱表示数据，通过Transformer模型的自注意力机制和多头注意力机制，结合对比学习模块优化用户兴趣表示和推荐内容之间的匹配度，生成个性化推荐内容数据； 收集用户的多模态信息，并将其与个性化推荐内容数据融合，利用多模态融合算法生成多模态推荐数据，并通过优化算法生成优化后的多模态推荐内容数据，其中，将用户的地理位置、设备使用情况、社交网络数据作为多模态信息； 实时展示优化后的多模态推荐内容数据给用户，收集用户反馈特征数据，并通过自适应学习算法动态调整和优化推荐内容的生成策略，确保推荐内容的持续精准和个性化，所述通过自适应学习算法动态调整和优化推荐内容的生成策略包括： 根据用户反馈特征数据，利用自适应学习算法对推荐内容的生成策略进行动态调整和优化，以生成优化后的推荐内容数据； 利用优化后的推荐内容数据，更新推荐内容生成策略的参数和策略，包括模型权重、学习率和损失函数的调整，以生成更新后的多模态推荐内容数据； 将更新后的多模态推荐内容数据应用到实时推荐生成模块，动态调整推荐策略，生成优化后的实时推荐数据，用于向用户展示和提供推荐服务。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州惠民征信有限公司，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市上城区婺江路217号17层1710室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。