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龙图腾网恭喜合肥工业大学申请的专利面向新项目推广的个性化推荐方法和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：CN113849728B 。

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：202110997182.4，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权面向新项目推广的个性化推荐方法和系统是由孙见山;朱明月;刘业政;姜元春;袁昆;柴一栋;钱洋设计研发完成，并于2021-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向新项目推广的个性化推荐方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向新项目推广的个性化推荐方法和系统，涉及个性化推荐技术领域。本发明首先获取候选用户日志数据和发布者发布的待推广的新项目数据，然后基于预先构建的多任务模型、所述候选用户日志数据和所述待推广的新项目数据获取候选用户分享所述新项目的概率，选择分享概率为top‑N的候选用户作为推荐用户。本发明综合考虑了用户和项目发布者的利益，将新项目推荐给可能会采取分享行为的用户，不仅能向用户推荐其感兴趣的新项目，还能提升新项目的推广效果，提升项目发布者的知名度以及活跃度，促进社交媒体网站和网络社区的良性发展。

本发明授权面向新项目推广的个性化推荐方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种面向新项目推广的个性化推荐方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取候选用户日志数据和发布者发布的待推广的新项目数据； S2、基于预先构建的多任务模型、所述候选用户日志数据和所述待推广的新项目数据获取候选用户分享所述新项目的概率，选择分享概率为top-N的候选用户作为推荐用户； 其中，所述预先构建的多任务模型的构建过程如下： A1、获取日志数据、与日志数据中的用户发生交互的项目数据； A2、对日志数据和项目数据进行预处理，得到训练数据、测试数据和验证数据，所述训练数据、测试数据和验证数据中均包括用户的历史点击数据和新项目数据，所述新项目数据为训练数据、测试数据和验证数据中所对应的时间范围内产生的项目； A3、获取初始多任务模型； A4、基于训练数据、验证数据以及测试数据对初始多任务模型进行训练、验证和测试，得到多任务模型； 所述A3包括： 基于注意力机制融合新项目不同的属性特征获取新项目特征向量，基于长短期记忆网络从用户的历史点击数据中学习用户的兴趣特征向量；将新项目特征向量与用户的兴趣特征向量进行拼接，输入到四个多层感知机层，分别预测暴露→点击的概率、点击→点赞的概率、点赞→分享的概率、其他情况→分享的概率；基于上述四个概率计算出暴露→点击→点赞、暴露→点击→点赞其他情况→分享的概率； 所述A4包括： 在训练多任务模型时，依据暴露→点击、暴露→点击→点赞、暴露→点击→点赞其他情况→分享分别构建交叉熵损失函数，再对其进行加权求和，形成多任务模型的联合损失函数； 利用Adam优化器对模型进行训练，并依据训练好的多任务模型在验证数据上的表现来优化多任务模型的超参数。

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