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龙图腾网获悉北京读上高楼文化科技有限公司申请的专利用于阅读推荐的数据处理方法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：CN120296249B 。

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：202510359561.9，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权用于阅读推荐的数据处理方法是由李英伟;张旭设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于阅读推荐的数据处理方法在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能领域，公开了用于阅读推荐的数据处理方法，用于阅读推荐的数据处理方法包括以下步骤：通过用户行为数据采集、时变因果模型构建、兴趣状态推断、哈密顿蒙特卡洛采样、因果强化学习优化推荐策略，并结合用户反馈进行动态调整，实现精准、个性化、高效的推荐优化；用于阅读推荐的数据处理系统包括：数据采集模块，兴趣状态推断模块，推荐策略优化模块，推荐内容生成模块，反馈更新模块。本发明采用时变因果模型推断用户兴趣，优化个性化推荐策略，并通过反馈更新实现闭环调整。相比传统静态模型，提升了推荐精准性、多样性和系统自适应能力，确保内容匹配用户需求，增强用户体验和互动效果。

本发明授权用于阅读推荐的数据处理方法在权利要求书中公布了：1.用于阅读推荐的数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集用户行为数据，所述用户行为数据包括用户的点击行为、停留时间、阅读内容的特征信息，并构建用户历史行为时间序列； S2、基于采集的用户行为数据，建立时变结构因果模型，所述时变结构因果模型用于刻画用户兴趣状态的变化趋势，并基于用户历史行为时间序列建立兴趣状态转移关系； S3、对用户兴趣状态进行推断，采用变分贝叶斯方法计算用户兴趣状态的后验分布，并通过优化证据下界的方式更新兴趣状态参数，获得优化后的用户兴趣状态； S4、基于优化后的用户兴趣状态，利用哈密顿蒙特卡洛采样方法，对兴趣状态的参数空间进行采样，得到样本集合，并基于该样本集合对用户兴趣状态进行进一步优化，提升兴趣状态估计的准确度和稳定性； S5、基于优化后的用户兴趣状态，结合因果强化学习方法，构建个性化推荐策略，在所述推荐策略中，采用因果推理计算推荐内容对用户兴趣的因果影响，并基于强化学习优化推荐策略的长期收益； S6、基于个性化推荐策略，生成推荐内容并推送给用户，推荐内容的选择基于兴趣状态推断结果，并结合用户历史阅读偏好进行调整； S7、采集用户对推荐内容的反馈数据，并基于反馈数据更新用户兴趣状态，在此基础上对推荐策略进行调整，用于优化后续推荐效果。

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