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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于多尺度建模的分层注意力微视频序列推荐方法及装置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：CN116226521B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310130200.8，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于多尺度建模的分层注意力微视频序列推荐方法及装置是由胡瑞敏;黄娜娜;王晓晨;李登实;张翔;朱栋梁;王美设计研发完成，并于2023-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度建模的分层注意力微视频序列推荐方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出了基于多尺度建模的分层注意力微视频序列推荐方法及装置，通过预测用户对微视频的点击率，而后判断是否给用户做推荐，能有效提高微视频平台的推荐性能。微视频分享平台序列推荐方法包括：步骤1、使用时间窗口来捕捉用户的短期动态兴趣表征；步骤2、对步骤1得到的时间窗口信息，利用类目级别的注意力机制来描述用户的粗粒度兴趣表征；步骤3、对步骤1得到的时间窗口信息，利用项目级别的注意力机制捕捉细粒度的用户兴趣表征；步骤4、利用步骤2和步骤3得到的用户兴趣表征，采用前向多头自我注意力机制来识别和整合之前分割的时间窗口之间的长期相关性的统一表示，利用向量信息进行微视频序列推荐。

本发明授权基于多尺度建模的分层注意力微视频序列推荐方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于多尺度建模的分层注意力微视频序列推荐方法，其特征在于，包括： S1：采用时间窗口捕捉用户的短期动态兴趣表征，其中，用户行为序列划分到多个时间窗口中，每个时间窗口内包含多个微视频； S2：基于时间窗口内包含的微视频，对短期动态兴趣表征利用类目级别的注意力机制描述用户的粗粒度兴趣表征； S3：基于时间窗口内包含的微视频，对短期动态兴趣表征利用项目级别注意力机制描述用户的细粒度兴趣表征； S4：对用户的粗粒度兴趣表征和用户的细粒度兴趣表征进行整合，并采用前向多头自我注意力机制来识别和整合分割的时间窗口之间的长期相关性的统一表征向量； S5：根据用户的粗粒度兴趣表征、用户的细粒度兴趣表征以及统一表征向量，通过使用预测函数估计用户与物品之间的交互概率，并利用用户的粗粒度兴趣表征、用户的细粒度兴趣表征以及统一表征向量进行序列推荐； 步骤S2采用下述方式来实现： 其中，⊙表示逐元素相乘；k表示微视频序列中微视频的排序号；表示用户的粗粒度兴趣表征，t表示时间窗口排序号，c表示按类目级别；ctj表示第t个时间窗口内第j个微视频的类目级别向量表征；表示表示类目级别的注意力分数归一化后的注意力权重； 步骤S3采用下述方式来实现： 其中，⊙表示逐元素相乘，表示用户的细粒度兴趣表征，t表示时间窗口的排序号，f表示视觉特征向量；ftj表示第t个时间窗口内第j个微视频项目级别向量表征，表示视觉特征层面的注意力分数归一化后的注意力权重。

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