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龙图腾网获悉中国人民大学申请的专利基于大语言模型的短视频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：CN119377442B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411469617.8，技术领域涉及：G06F16/735；该发明授权基于大语言模型的短视频推荐方法和系统是由潘禹辰;徐璐;卢小宾;钱明辉;杨紫婷;杨建梁;汤昊天;麦柏荣;鲁提普拉·卢合曼;王子涵设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的短视频推荐方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于大语言模型的短视频推荐方法、系统、存储介质和电子设备，涉及机器学习领域。本发明通过整合视频内容生成大语言模型、兴趣描述大语言模型和破圈策略描述大语言模型，设计辅助用户破圈的推荐系统架构。首先，精确识别视频的多维度特征与用户兴趣偏好，并划分不同的兴趣社群；其次，执行双轨制的视频推荐策略，分别获取基于兴趣和辅助破圈的短视频推荐列表；接着，将两种短视频推荐列表融合，依据目标用户的破圈意愿和管理者决策得分，调配破圈短视频在推荐中的占比，生成最终的短视频推荐列表，发掘潜在感兴趣的短视频内容。进一步，基于标题生成大语言模型，设计破圈短视频的标题，激发目标用户的点击欲望与观看兴趣。

本发明授权基于大语言模型的短视频推荐方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的短视频推荐方法，其特征在于，包括： 获取短视频集及包含目标用户的用户集； 利用预训练的基于BERT的短视频内容生成大语言模型生成每一短视频的描述文本，并利用TF‑IDF算法提取所述描述文本的关键词，以获取每一短视频的若干标签，优化合并后获取所述短视频集的标签集； 统计每一用户在预设历史时间段内的历史感兴趣短视频集，结合所述标签集，获取每一用户的若干兴趣标签，并采用K‑means算法进行聚类，以确定每一用户所属的兴趣社群； 比较目标用户的兴趣标签与任一短视频的标签之间的相似度，生成基于用户个人兴趣的第一短视频推荐列表；在目标用户所属的兴趣社群中，采用基于近邻用户的协同过滤方法，生成基于兴趣社群的第二短视频推荐列表；采用Boosting算法融合所述第一短视频推荐列表和第二短视频推荐列表，获取基于兴趣的第三短视频推荐列表； 分别定位距离目标用户所属的兴趣社群最近和最远的社群，并构建相应的候选短视频推荐列表；融合所述最近和最远的社群的候选短视频推荐列表，并基于距离分配推荐短视频的数量，以获取辅助破圈的第四短视频推荐列表； 基于目标用户的破圈意愿和管理者决策得分，计算所述第四短视频推荐列表的占比，并结合所述第三短视频推荐列表，获取最终的短视频推荐列表；其中利用预训练的基于Transformer深度学习架构的兴趣描述大语言模型和破圈策略描述大语言模型，结合管理者给出的评估结果，获取所述管理者决策得分； 所述目标用户的破圈意愿的获取过程；包括： 对目标用户ui*所属的兴趣社群Cpi*的聚类中心的感兴趣标签进行排序，定义出现次数最多的前若干个标签为该社群的主流标签；定义fserendipityui*函数，计算目标用户ui*在预设历史时间段内观看非该社群主流标签视频的比例，以此作为衡量目标用户ui*的个人破圈活跃度的指标； 结合Jaccard系数，定义gsocialCpi*函数，以此作为衡量目标用户ui*所属的兴趣社群Cpi*的社群破圈倾向的指标； 其中，将目标用户ui*所属的兴趣社群Cpi*的主流标签数量作为基数；将在相邻的两个预设历史时间段内，统计兴趣社群Cpi*观看短视频的标签变化情况作为变化数；所述gsocialCpi*函数是指基数和变化数之差与基数和变化数之和的比值； 定义所述目标用户ui*的破圈意愿得分函数： Sbreakoutui*＝αfserendipityui*+βgsocialCpi*其中，Sbreakoutui*为在0到1之间的值；α,β分别表示相应的权重系数，且α+β＝1，α,β∈0,1； 所述管理者决策得分的获取过程；包括： 将所述第三短视频推荐列表的标签作为所述兴趣描述大语言模型的输入，以生成社群兴趣的文本描述；以及将所述第四短视频推荐列表的标签作为所述破圈策略描述大语言模型的输入，以生成破圈策略的文本描述； 基于所述社群兴趣的文本描述和破圈策略的文本描述，结合管理者给出的评估结果，定义所述管理者决策得分为Sdecide，该值在0至1之间。

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