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龙图腾网获悉西安邮电大学申请的专利一种融入层级结构的长短期推荐方法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：CN114722287B 。

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：202210390624.3，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种融入层级结构的长短期推荐方法是由曹小鹏;赵维维;尤聪聪设计研发完成，并于2022-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融入层级结构的长短期推荐方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种融入层级结构的长短期推荐方法，旨在解决现有推荐方法在用户兴趣多样化和多粒度挖掘方面有所欠缺的问题，本发明的技术方案主要包括以下步骤：1提取新闻特征2提取用户的长期行为特征3提取用户的短期行为特征4计算匹配概率，完成推荐。该方法主要应用于个性化推荐应用。

本发明授权一种融入层级结构的长短期推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种融入层级结构的长短期推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 1、提取新闻特征：首先将新闻标题经过词嵌入转换为向量序列，再将该向量序列输入到卷积神经网络捕获局部语境信息来学习上下文的词表示，然后使用词级别的注意力机制来选择标题中的重要词汇，得到标题表示，最后将标题表示、主题及子主题表示拼接得到新闻的最终表示，拼接公式如下： n＝concatnt,nv,nsv 其中，n为新闻的最终表示，nt为新闻标题表示，nv为新闻主题表示，通过主题词的嵌入得到，nsv为子主题表示，通过子主题词的嵌入得到； 2、提取用户的长期行为特征：采用三级层次结构获取用户的长期兴趣表示，底层用来获取子主题级别的兴趣表示，中间层用来获取主题级别的兴趣表示，顶层用来获取用户级别的长期兴趣表示； 子主题级别的兴趣表示层用来获取细粒度的用户兴趣，由多个子主题级兴趣表示组成，它通过用户在子主题类新闻中的浏览历史来学习，采用子主题级注意力网络来获取重要的新闻向量表示cij，然后用词嵌入得到子主题词的向量表示sij，最后将这两个向量表示融合得到子主题级别的兴趣表示，公式如下： 其中，αk为第k个被点击的新闻在Nij中的注意力权重，为在Nij中点击的第k个新闻的向量表示，Nij表示点击的第i个主题对应的第j个子主题的所有新闻的集合，为最终的子主题级别的兴趣表示； 主题级别的兴趣表示层用来获取粗粒度的用户兴趣，由多个主题级兴趣表示组成，它是从子主题级兴趣表示中学习的，采用主题级注意力网络来获取重要的子主题级用户兴趣向量表示zi，然后用词嵌入得到主题词的向量表示ti，最后将这两个向量表示融合得到主题级别的兴趣表示，公式如下： 其中，βj表示子主题级兴趣表示的注意力权重，为主题级兴趣表示； 用户级别的长期兴趣表示是从主题级别的兴趣表示中学习的，与前两个表示类似，此处使用用户级别的注意力网络来选择重要的主题向量表示，即为最终的长期兴趣表示，公式如下： ul为用户级别的长期兴趣表示，γi是主题级兴趣表示的注意力权重； 3、提取用户的短期行为特征：利用门控循环单元获取用户的短期兴趣表示，并用长期兴趣表示初始化GRU，获取的短期兴趣表示即为用户最终表示； 4、推荐：将用户最终表示和候选新闻表示进行匹配，获得推荐列表，完成推荐。

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