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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利一种基于候选感知细粒度交互信息的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：CN116578783B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202310547627.8，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于候选感知细粒度交互信息的新闻推荐方法及系统是由杨振宇;李怡雯;徐保杰;张志博设计研发完成，并于2023-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于候选感知细粒度交互信息的新闻推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于新闻推荐领域，提供了一种基于候选感知细粒度交互信息的新闻推荐方法及系统，针对相似的新闻在形成向量表示时难以区分的问题，充分融合候选新闻和历史新闻特征以更好地将两者相匹配，并提出了一种方法用以解决相似新闻向量表示相似的问题，以实现精准匹配。通过细粒度交互模块，在每个语义粒度上匹配候选新闻和每个历史新闻的文本片段。以实现两者在字词级上的交互，帮助相似的历史新闻形成更具体、准确的表示。此外，通过一个激活单元模块建立用户历史行为与候选新闻的联系，以构建受类别不均衡性影响较小的用户兴趣表示。

本发明授权一种基于候选感知细粒度交互信息的新闻推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于候选感知细粒度交互信息的新闻推荐方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取历史点击新闻数据和候选新闻数据； 基于历史点击新闻数据、候选新闻数据和训练后的新闻推荐模型，得到点击候选新闻的概率，将概率最大的候选新闻推荐给用户； 其中，所述新闻推荐模型的构建过程为： 分别提取历史点击新闻数据和候选新闻数据的多尺度特征图； 基于该多尺度特征图，构建了细粒度交互模块，在每个语义层级上，通过不同的粒度级别捕获候选新闻和每个历史点击新闻之间的匹配特征以区分相似历史点击新闻的向量表示得到用户的第一兴趣特征表示； 结合该多尺度特征图，通过核心激活单元，从候选新闻学习得到用户的第二兴趣特征表示； 基于用户的第一兴趣特征表示和用户的第二兴趣特征表示进行预测得到点击候选新闻的概率；其中， 所述基于该多尺度特征图，构建了细粒度交互模块，在每个语义层级上，通过不同的粒度级别捕获候选新闻和每个历史点击新闻之间的匹配特征，包括： 获取第个历史点击新闻的多尺度特征图和候选新闻的多尺度特征图； 在第个语义层级上，基于第个历史点击新闻的多尺度特征图和候选新闻的多尺度特征图得到对应的语义匹配矩阵； 基于该语义匹配矩阵，表示第个历史点击新闻和候选新闻的交互矩阵； 结合第个历史点击新闻和候选新闻的交互矩阵和2D多通道卷积CNN得到匹配特征； 所述语义匹配矩阵的表达式为： 式中，表示第K个历史新闻在空洞卷积层的第l个语义层级得到的特定粒度新闻特征，表示候选新闻在空洞卷积层的第l个语义层级得到的特定粒度新闻特征，表示每一层卷积滤波器的数量，Ndk表示第k个历史新闻的长度，表示候选新闻的长度。

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(山东省科学院)，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”。