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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利基于层次粒度语义嵌入和自注意力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：CN117312496B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202311249343.7，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权基于层次粒度语义嵌入和自注意力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2023-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于层次粒度语义嵌入和自注意力的新闻推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本公开提供了基于层次粒度语义嵌入和自注意力的新闻推荐方法及系统，包括：获取待推荐用户的点击新闻历史数据以及候选新闻数据，并进行进行编码处理，获得对应的新闻特征表示；所述编码处理具体为：对于每条新闻数据，基于串联的双向长短时记忆网络模型获取新闻数据不同粒度下的语义张量并进行拼接；对于拼接的语义张量采用层次粒度注意力机制进行去噪，获得新闻数据的向量表示；基于点击新闻历史数据的新闻特征表示，采用基于阈值的缩放点积注意力机制获取新的特征表示，并基于新的特征表示通过加权处理获得待推荐用户向量表示；基于候选新闻数据的新闻特征表示以及待推荐用户向量表示的内积，获得候选新闻数据的预测点击概率进行新闻推荐。

本发明授权基于层次粒度语义嵌入和自注意力的新闻推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于层次粒度语义嵌入和自注意力的新闻推荐方法，其特征在于，包括： 获取待推荐用户的点击新闻历史数据以及候选新闻数据； 对点击新闻历史数据以及候选新闻数据分别进行编码处理，获得对应的新闻特征表示；其中，所述编码处理具体为：对于每条新闻数据，基于串联的双向长短时记忆网络模型获取新闻数据不同粒度下的语义张量并进行拼接；对于拼接的语义张量采用层次粒度注意力机制进行去噪，获得新闻数据的向量表示； 基于点击新闻历史数据的新闻特征表示，采用基于阈值的缩放点积注意力机制获取新的特征表示，并基于新的特征表示通过加权处理获得待推荐用户向量表示； 基于候选新闻数据的新闻特征表示以及待推荐用户向量表示的内积，获得候选新闻数据的预测点击概率，基于所述预测点击概率进行新闻推荐； 所述采用基于阈值的缩放点积注意力机制获取新的特征表示，具体为：基于点击新闻历史数据的新闻特征表示，计算其对应的初始注意力得分矩阵和初始注意力权重，当初始注意力权重小于预设阈值时，对初始注意力得分矩阵中的元素赋值为负无穷，得到新的注意力得分矩阵，并基于新的注意力得分矩阵获得新的注意力权重；基于新的注意力权重与注意力机制中内容向量的乘积，获得新的特征表示； 所述基于新的特征表示通过加权处理获得待推荐用户向量表示，具体为：基于点击新闻历史数据以及候选新闻的新闻特征表示，采用基于候选新闻引导的阈值注意力机制，根据候选新闻计算点击新闻历史数据中每条新闻数据对应的权值，再与预设阈值对比获得新的注意力权重；并基于点击新闻历史数据的新闻特征表示及所述权值，加权计算得到待推荐用户的向量表示。

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”。