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龙图腾网获悉湖南风芒传媒有限公司申请的专利融合时空特征的新闻推荐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：CN115618107B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202211281409.6，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权融合时空特征的新闻推荐方法是由龙怡天;唐宏顺;牟鹏民;尹斌;张纯;刘亚南设计研发完成，并于2022-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合时空特征的新闻推荐方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种融合时空特征的新闻推荐方法，包括：S1：新闻知识图谱构建；S2：新闻实体模型构建；S3：推荐模型构建，本发明在构建的新闻知识图谱的基础上，通过构建TransE模型建立新闻实体模型，并通过基于用户的历史点击新闻，利用注意力机制结合新闻发布的历史时间与新闻发生地点的时空特征计算得到新闻实体的新闻点击概率，并根据新闻实体v的新闻点击概率由高至低对新闻实体v所关联的新闻进行排序，生成新闻推荐列表，从而实现时空特征加强的新闻个性化推荐，及时推送用户感兴趣的新闻。

本发明授权融合时空特征的新闻推荐方法在权利要求书中公布了：1.融合时空特征的新闻推荐方法，其特征在于，包括： S1：新闻知识图谱构建，具体包括： S1-1：获取新闻中的实体，构建描述新闻实体的数据模型，并根据新闻实体之间的关系得到对应的关系集； S1-2：在步骤S1-1的数据模型中的非结构化数据中抽取新闻实体，得到对应的实体集； S1-3：基于实体集和关系集建立三元组集合，结合实体集、关系集和三元组集合构建新闻知识图谱； S2：新闻实体模型构建，包括：基于步骤S1的新闻知识图谱和注意力机制构建TransE模型，通过TransE模型构建得到包括新闻实体的新闻实体模型； S3：推荐模型构建，具体包括： S3-1：采用注意力机制，计算某一新闻实体与用户历史点击新闻的实体在历史时间下的相关程度； S3-2：通过加权求和方式，计算在相关程度下用户对某一新闻实体的偏好；计算用户对某一新闻实体的偏好的表达式如下： ； 其中，代表历史点击新闻的实体的嵌入表示，表示用户对某一新闻实体的偏好，表示某一用户； S3-3：通过引入在历史时间下的时间衰减项以及用户对某一新闻实体的偏好，得到用户对某一新闻实体的喜好程度；喜好程度的表达式如下： ； 其中，表示历史时间的时间衰减项，表示自然常数，为时间衰减项的常数参数，表示当前时间，表示用户对某一新闻实体的喜好程度； S3-4：引入新闻发生地点与用户距离的幂律衰减项，获得用户对某一新闻实体的新闻点击概率，并根据新闻实体的新闻点击概率由高至低对新闻实体所关联的新闻进行排序，生成新闻推荐列表； 新闻点击概率的表达式如下： ； 其中，表示新闻点击概率，为新闻发生地点与用户距离的幂律衰减项，、以及均为幂律衰减项的常数参数，表示用户距离。

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