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龙图腾网获悉福州爱豆信息科技股份有限公司申请的专利一种基于用户画像的个性化内容实时推送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：CN120632220B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202511113544.3，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于用户画像的个性化内容实时推送方法是由林晓槟;董晓华;王鑫志设计研发完成，并于2025-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于用户画像的个性化内容实时推送方法在说明书摘要公布了：本发明涉及内容推送技术领域，公开了一种基于用户画像的个性化内容实时推送方法。该方法包括采集用户行为数据集和历史交互记录，提取实时行为特征并生成行为动态序列；识别行为延迟特征并转换为兴趣反馈滞后量；结合用户静态属性特征与实时行为特征的交互关系，确定动态影响权重；利用滞后量和动态影响权重实时预测用户兴趣倾向，生成波动偏差值；当偏差值超过预设阈值时，触发用户画像动态更新并调整推送策略。该方法通过捕捉用户行为动态变化、考虑行为反馈滞后性、动态调整特征影响权重，实现了对用户兴趣的精准实时预测，可灵活更新用户画像和推送策略，提升内容推送的个性化和时效性，满足用户实时需求。

本发明授权一种基于用户画像的个性化内容实时推送方法在权利要求书中公布了：1.一种基于用户画像的个性化内容实时推送方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集用户行为数据集和历史交互记录；从所述用户行为数据集内提取用户实时行为特征，依据所述用户实时行为特征生成用户行为动态序列； 根据所述用户行为动态序列的变化趋势识别多个行为延迟特征，将所述行为延迟特征转换为用户兴趣反馈的滞后量； 获取用户画像中的静态属性特征，结合所述静态属性特征与所述实时行为特征的交互关系，确定属性特征对行为特征的动态影响权重； 通过所述滞后量和所述动态影响权重对用户兴趣倾向进行实时预测，生成用户兴趣波动偏差值； 当所述用户兴趣波动偏差值超过预设波动阈值时，触发用户画像的动态更新指令并调整内容推送策略； 所述确定属性特征对行为特征的动态影响权重包括： 构建用户偏好预测网络，输入层包含静态属性特征分支和实时行为特征分支； 在所述用户偏好预测网络中设置特征交叉层，计算静态属性特征与实时行为特征的余弦相似度矩阵； 根据所述余弦相似度矩阵生成特征交互强度系数； 通过多层感知机将所述特征交互强度系数映射为动态影响权重向量； 所述生成用户兴趣波动偏差值包括： 对用户行为动态序列进行时间分片处理，划分出多个兴趣分析片段；在每个兴趣分析片段内计算操作类型分布的熵值变化率； 提取所述多个兴趣分析片段的熵值变化率序列； 将所述熵值变化率序列与所述滞后量输入至时间序列预测模型； 通过所述时间序列预测模型输出用户兴趣波动偏差值的连续预测曲线； 所述时间序列预测模型执行： 获取用户画像中的兴趣衰减系数预设值； 计算兴趣分析片段中操作类型分布的实际衰减速率； 根据所述实际衰减速率与兴趣衰减系数预设值的差值生成兴趣稳定性指标； 将所述兴趣稳定性指标与用户兴趣波动偏差值预测曲线进行比对，输出偏差修正参数。

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