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龙图腾网获悉讯兔科技(上海)有限公司申请的专利一种金融文章推荐方法、装置及可读存储介质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：CN120508660B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510992633.3，技术领域涉及：G06F16/355；该发明授权一种金融文章推荐方法、装置及可读存储介质是由石少丽;刘广文;阮云帆;方煜东设计研发完成，并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种金融文章推荐方法、装置及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种金融文章推荐方法、装置及可读存储介质，涉及大数据领域，包括：首先构建含股票标签和题材标签的金融文章内容库，将文章维度压缩至预设属性维度；获取用户属性数据及历史交互数据，构建用户与标签的交互特征；采用关联规则挖掘、时序预测、兴趣衰减、深度学习及用户自选标签模型对交互特征进行处理，融合输出结果预测目标标签；基于目标标签匹配文章，按发布时间倒序去重后生成推荐列表。本发明通过多维度标签体系与多模型协同，动态捕捉用户兴趣变化，提升推荐准确性，适用于金融领域精准信息推荐场景。

本发明授权一种金融文章推荐方法、装置及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种金融文章推荐方法，其特征在于，包括： 构建金融文章内容库，所述金融文章内容库存储金融文章及对应的股票标签和题材标签，所述股票标签和题材标签通过对文章内容分类得到，以将文章维度压缩至由股票标签和题材标签共同构成的预设属性维度，所述预设属性维度的总数量通过标签分类体系确定； 获取用户属性数据及用户与所述金融文章内容库中金融文章的历史交互数据，所述用户属性数据包含用户自选股票列表和自选题材列表，所述历史交互数据包含用户对金融文章的交互行为及对应的文章标识和时间戳； 基于所述用户属性数据和所述历史交互数据，分别构建用户与所述股票标签的交互特征以及用户与所述题材标签的交互特征，所述交互特征用于反映用户对各股票标签和题材标签的关联关系及兴趣程度； 采用多种预测模型对所述交互特征进行处理，并融合各模型的输出结果，以预测用户感兴趣的目标股票标签和目标题材标签，所述多种预测模型至少包括关联规则挖掘模型、时序预测模型、兴趣衰减模型、深度学习模型及用户自选标签模型； 基于预测得到的所述目标股票标签和目标题材标签，从所述金融文章内容库中匹配对应的金融文章，并对匹配得到的金融文章按发布时间倒序进行去重处理后，生成并输出用户个性化金融文章推荐列表； 所述深度学习模型为深度兴趣网络，所述深度兴趣网络的处理流程，包括： 获取用户属性特征、行为类型序列特征及自选标签特征，所述用户属性特征基于所述用户属性数据提取，所述行为类型序列特征基于所述历史交互数据提取，所述自选标签特征基于所述用户自选股票列表和自选题材列表通过多热编码处理得到； 将所述用户属性特征、行为类型序列特征及自选标签特征输入深度兴趣网络； 通过所述深度兴趣网络采用注意力机制对所述行为类型序列特征进行动态加权，生成用户动态兴趣特征向量，以捕捉用户在不同时间点的兴趣变化； 基于所述用户动态兴趣特征向量，通过深度兴趣网络输出用户对各股票标签或题材标签的兴趣概率，取兴趣概率排序前M项作为推荐标签； 所述用户自选标签模型利用自选股票列表和自选题材列表，将其中的标签作为高优先级推荐项。

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