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龙图腾网获悉湖南师范大学申请的专利基于高影响力人物互动和热度预测的话题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：CN120524045B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202511021265.4，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权基于高影响力人物互动和热度预测的话题推荐方法及系统是由马华;贺俊;刘雨田;肖楚惟;王纯;李杏;张若婷;陆雨昕设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高影响力人物互动和热度预测的话题推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及话题推荐技术，提供一种基于高影响力人物互动和热度预测的话题推荐方法及系统。该方法包括：基于用户信息、社交媒体话题库及本体模型构建动态用户‑话题知识图谱，使用图嵌入模型训练获取交互偏好值；基于知识图谱提取用户关系网络，识别高影响力用户，获取其历史博文并聚类为话题，对评论进行情感分析，结合互动强度计算兴趣度，分解兴趣矩阵获得用户和博文的隐向量；通过注意力机制融合用户历史评论与博文，得到融合向量，并与隐向量联合预测兴趣得分，获取隐性兴趣分数和潜在偏好话题集合；结合话题热度指标得到热度预测值；根据各得分得到综合评分，完成个性化话题推荐。本发明可刻画用户潜在兴趣并预测热度趋势，提升推荐效果。

本发明授权基于高影响力人物互动和热度预测的话题推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于高影响力人物互动和热度预测的话题推荐方法，其特征是，包括： 获取社交媒体话题库以及用户信息，所述用户信息包括操作信息、个人信息以及社交关系信息； 根据所述用户信息、社交媒体话题库以及预设的本体模型，构建用户-话题知识图谱； 使用图嵌入模型初始化用户-话题知识图谱中每个节点与边的初始嵌入向量，所述节点包括用户节点和话题节点； 对所述初始嵌入向量进行对比损失训练，得到第一损失； 对用户-话题知识图谱中的节点进行聚合，得到节点聚合向量，所述节点聚合向量包括用户聚合向量和话题聚合向量； 根据用户聚合向量和话题聚合向量计算得到交互偏好值，根据所述交互偏好值计算得到第二损失，对所述第一损失和第二损失进行求和，得到总损失，根据所述总损失对图嵌入模型进行训练，直至所述总损失最小，得到优化图嵌入模型； 根据所述优化图嵌入模型以及用户-话题知识图谱得到优化用户聚合向量和优化话题聚合向量，根据所述优化用户聚合向量和所述优化话题聚合向量得到优化交互偏好值； 所有的用户聚合向量组成用户向量合集，选择用户向量合集中的任意一个向量作为目标向量，计算所述目标向量与用户向量合集中的其他向量的相似度，选择相似度最高的前k个用户作为相似用户合集，获取相似用户合集中每个用户在预设时间段内的历史交互话题作为潜在偏好话题集合； 获取用户对话题的隐性兴趣分数以及用户关注的高影响力人物发文中所涉及的初始话题集合，根据所述隐性兴趣分数对初始话题集合进行排序，选择所述初始话题集合中所述隐性兴趣分数最高的前k个的初始话题作为补充偏好话题集合，根据所述潜在偏好话题集合以及补充偏好话题集合得到补全偏好话题集合； 从所述社交媒体话题库获取第一预设时间段内的话题热度指标，根据所述话题热度指标对补全偏好话题集合进行筛选，得到候选话题集合，根据候选话题集合中的话题的时间序列预测未来第二时间段内的话题对应的热度预测值； 根据所述优化交互偏好值、隐性兴趣分数以及热度预测值，计算得到用户对候选话题集合中每个话题的综合评分，根据所述综合评分对候选话题集合中每个话题进行排序，从大到小选择前N个话题作为推荐结果。

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湖南师范大学，其通讯地址为：410081 湖南省长沙市岳麓区麓山路36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”。