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龙图腾网获悉齐鲁工业大学申请的专利一种融合多粒度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：CN115168724B 。

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：202210846466.8，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种融合多粒度信息的新闻推荐方法及系统是由杨振宇;崔来平;李治军;李怡雯设计研发完成，并于2022-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合多粒度信息的新闻推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种融合多粒度信息的新闻推荐方法及系统，属于新闻的个性化推荐领域，首先在候选新闻与用户浏览的历史新闻间应用交互注意力以捕获新闻中的关键语义信息，并进行加权聚合获取文本的重点部分，之后构建特征粒度网络提取新闻的多粒度表示；使用Bi‑LSTM与表示注意力来学习每个新闻的表示；将特征表达后的多粒度用户兴趣信息与原始信息进行连接得到最终的用户兴趣表示向量，以匹配候选新闻计算点击概率。本发明利用交互注意网络和表示注意力将基于交互和基于表示的模型进行融合，而且充分考虑了新闻文本中存在的多个粒度信息，并对用户不同层次兴趣的表示进行建模，提高新闻推荐的精度。

本发明授权一种融合多粒度信息的新闻推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种融合多粒度信息的新闻推荐方法，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；对候选新闻表示进行加权聚合，得到加权候选新闻表示； 基于加权候选新闻表示和用户历史点击新闻表示，用不同的卷积窗对新闻表示进行分组卷积，分别提取多粒度特征； 将候选新闻和历史点击新闻的多粒度特征分别输入到基于注意力的双向长短期记忆网络中，得到候选新闻向量表示和用户历史点击新闻向量表示； 基于用户历史点击新闻向量表示，以层次化的方式进行不同膨胀率的扩张卷积，获得多粒度用户兴趣表示； 联合多粒度用户兴趣表示和候选新闻向量表示，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； 其中，通过层次化的兴趣树RTCN，获得多粒度用户兴趣表示，具体步骤为： 提取不同层次的用户历史点击新闻向量表示； 将不同层次的用户历史点击新闻向量表示进行拼接； 将注意力机制应用于拼接向量； RTCN使用三层结构，对用户浏览的新闻序列应用不同的膨胀率进行扩张卷积，由于膨胀率的不同，每组卷积窗提取的新闻特征表示粒度不同；用r 0表示用户历史点击的新闻集合，其中，，N是用户历史点击的新闻序列的长度，d repN表示用户历史点击的第N个新闻表示，RTCN分层兴趣树的计算方法如下: 其中，δ是膨胀率，表示卷积核，是其窗口大小，b是可学习的参数，ReLU是激活函数，每个卷积层的输入是前一层的输出。

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