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龙图腾网获悉齐鲁工业大学申请的专利一种基于多级匹配的兴趣激活新闻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：CN114201683B 。

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：202111533758.8，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于多级匹配的兴趣激活新闻推荐方法及系统是由杨振宇;崔来平;王钰;马凯洋设计研发完成，并于2021-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多级匹配的兴趣激活新闻推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多级匹配的兴趣激活新闻推荐方法及系统，包括：获取候选新闻和用户历史点击新闻，分别进行新闻编码，得到候选新闻表示和用户历史点击新闻表示；基于用户历史点击新闻表示，获得用户全局兴趣特征；基于候选新闻表示和用户历史点击新闻表示，获得用户动态兴趣特征；基于候选新闻表示和用户历史点击新闻表示，获得每个候选新闻与用户历史点击新闻的不同相似度下的局部兴趣匹配排名特征；联合用户全局兴趣特征、动态兴趣特征和局部兴趣匹配排名特征，预测用户浏览每个候选新闻的概率，基于预测概率向用户推荐候选新闻。在准确性和速度之间提供了改进的折衷，丰富了用户的兴趣表示，增强了预测用户浏览每个候选新闻的概率的鲁棒性和可解释性。

本发明授权一种基于多级匹配的兴趣激活新闻推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多级匹配的兴趣激活新闻推荐方法，其特征在于，包括： 获取候选新闻和用户历史点击新闻，分别进行新闻编码，得到候选新闻表示和用户历史点击新闻表示； 基于用户历史点击新闻表示，采用个性化注意力机制，获得用户全局兴趣特征；所述用户全局兴趣特征为用户历史点击新闻表示的加权和； 基于候选新闻表示和用户历史点击新闻表示，采用目标注意力机制来计算每个用户历史点击新闻和每个候选新闻之间的注意力得分，使用注意力得分对用户历史点击新闻进行加权计算，获得用户动态兴趣特征； 基于候选新闻表示和用户历史点击新闻表示，在多个不同的相似度水平上捕捉被点击新闻和候选新闻在语义上的相关性，获得不同层次的每个候选新闻与用户历史点击新闻的局部兴趣匹配排名特征；所述局部兴趣匹配排名特征的获取步骤为：基于候选新闻表示和用户历史点击新闻表示，计算关联矩阵；将关联矩阵使用高斯核函数池化，将关联矩阵中的单词交互转换成候选新闻的初步匹配排名特征；基于候选新闻的初步匹配排名特征，应用卷积神经网络与最大池化函数得到每个候选新闻与用户历史点击新闻的局部兴趣匹配排名特征； 联合用户全局兴趣特征、动态兴趣特征和局部兴趣匹配排名特征，预测用户浏览每个候选新闻的概率，基于预测概率向用户推荐候选新闻。

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齐鲁工业大学，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区大学路3501号；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”。