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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利基于新闻事件和新闻风格联合建模的新闻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：CN117171440B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202311159947.2，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于新闻事件和新闻风格联合建模的新闻推荐方法和系统是由鹿文鹏;邵珠峰;管红娇;郑超群;赵鹏宇;董祥军;任晓强;乔新晓;张维玉;赵龙;赵忠龙设计研发完成，并于2023-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于新闻事件和新闻风格联合建模的新闻推荐方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于新闻事件和新闻风格联合建模的新闻推荐方法和系统、存储介质、电子设备，属于自然语言处理技术领域及推荐系统领域，本发明要解决的技术问题为如何从用户浏览过的新闻中，挖掘新闻所包含的事件特征和风格特征，从而更好地向用户推荐符合其偏好的新闻。采用的技术方案为：①新闻事件和新闻风格联合建模的新闻推荐方法，该方法包括如下步骤：S1、构建新闻推荐模型的训练数据集；S2、构建基于新闻事件和新闻风格联合建模的新闻推荐模型；S3、训练模型。②一种基于新闻事件和新闻风格联合建模的新闻推荐系统，该系统包括：训练数据集生成单元、基于新闻事件和新闻风格联合建模的新闻推荐模型构建单元、模型训练单元。

本发明授权基于新闻事件和新闻风格联合建模的新闻推荐方法和系统在权利要求书中公布了：1.基于新闻事件和新闻风格联合建模的新闻推荐方法，其特征在于，该方法包括如下步骤： S1、构建新闻推荐模型的训练数据集：首先下载网络上公开的新闻数据集，然后预处理数据集，最后构建正例数据和负例数据，组合生成最终的训练数据集； S2、构建基于新闻事件和新闻风格联合建模的新闻推荐模型：利用神经网络和深度学习方法构建新闻推荐模型，该模型架构如下：新闻编码器、事件-风格解耦器、事件匹配模块、风格匹配模块、候选新闻预测模块；所述事件-风格解耦器的具体步骤如下：以新闻表示作为输入，首先通过事件-风格编码器对新闻表示进行编码，得到高阶新闻表示，然后分别使用事件解码器和风格解码器从高阶新闻表示中抽取出新闻事件表示和新闻风格表示，进一步使用事件分类器对这两种表示进一步编码，得到基于事件的新闻事件分布和基于风格的新闻事件分布，其中事件分类器由一层使用softmax激活函数的全连接神经网络构成；为了更好地辅助模型训练，需要构建真实的新闻事件分布，首先使用TF-IDF提取每个新闻的关键词，然后使用BERT将关键词编码为关键词词向量表示，进一步使用K-means将关键词聚类为K个事件通道；为了优化事件-风格解耦器，设计事件预测损失、重构损失和对抗损失以构造最终的辅助损失，以辅助模型训练，其中重构损失用于缓解高阶新闻表示抽取过程中产生的信息丢失问题，事件预测损失用于拉近基于事件的新闻事件分布和真实的新闻事件分布的距离，对抗损失拉远其与真实的新闻事件分布的距离； S3、训练模型：在步骤S1所得到训练数据集中对步骤S2构建的新闻推荐模型进行训练。

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号齐鲁工业大学；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”。