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龙图腾网获悉上海大学申请的专利融合激活扩散理论和艾宾浩斯遗忘理论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：CN116069921B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310175756.9，技术领域涉及：G06F16/335；该发明授权融合激活扩散理论和艾宾浩斯遗忘理论的新闻推荐方法是由陈雪;梁琪超;胡启旺;王鹏设计研发完成，并于2023-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合激活扩散理论和艾宾浩斯遗忘理论的新闻推荐方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种融合激活扩散理论和艾宾浩斯遗忘理论的新闻推荐方法，所述新闻推荐方法包括以下步骤：获取知识图谱数据集和新闻数据集，分别进行预处理；利用BERT工具得到新闻单词的向量表示；利用激活扩散理论在卷积神经网络CNN里聚合单词与实体向量，得到新闻的特征向量；利用艾宾浩斯遗忘理论改进注意力机制，根据用户点击新闻记录得到用户的特征向量；根据候选新闻的特征向量和用户的特征向量，预测点击率并进行新闻推荐。与现有技术相比，本发明能够精确地挖掘用户和候选新闻的关系，从而提高推荐的准确性。

本发明授权融合激活扩散理论和艾宾浩斯遗忘理论的新闻推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种融合激活扩散理论和艾宾浩斯遗忘理论的新闻推荐方法，其特征在于，所述新闻推荐方法包括以下步骤： 获取知识图谱数据集和新闻数据集，并对知识图谱和新闻数据集中的数据进行预处理； 获取新闻单词的向量表示； 利用激活扩散理论在卷积神经网络CNN里聚合单词与实体向量，得到新闻的特征向量；所述实体向量的获得过程如下： 计算语义距离：定位新闻单词在知识图谱中对应的实体，根据激活扩散理论，计算实体与其n阶邻居节点的语义关联距离，构建该实体的上下文邻居节点集合； 表示上下文向量：将根据激活扩散得到的实体的上下文邻居节点集合的特征向量表示为，将新闻中所有单词所对应的实体的上下文向量拼接成上下文特征向量矩阵； 其中，表示实体的全部经过激活扩散后的邻居节点集合，L为当前实体的邻居总数，为知识图谱中实体经过TransD图嵌入训练后的实体特征向量，表示矩阵，n为单词总数，m为向量维度，如果单词在知识图谱中没有对应的实体，取0； 利用艾宾浩斯遗忘理论改进注意力机制，根据用户点击新闻记录得到用户的特征向量，其过程如下： 通过艾宾浩斯遗忘曲线组成遗忘矩阵：基于艾宾浩斯遗忘曲线得到公式为： 其中，表示最近的第次点击，表示记忆保持比率； 根据用户实际点击新闻次数，得到每次点击的记忆保持比率，并归一化为遗忘矩阵： 其中，为经过softmax归一化后的记忆保持比率，将其作为遗忘权重，为用户实际点击新闻次数； 改进注意力机制：将候选新闻和用户u的历史新闻记录通过内积并归一化后得到注意力权重系数，具体公式为： 其中，方法代表接收两个特性向量作为输入，沿着指定维度进行内积并求和的操作，和表示用户记录和候选新闻向量表示； 将对应的权重相加并进行softmax归一化得到用户u的历史记录所对应向量的最终权重点数； 计算用户向量：将最终权重点数与用户点击过的新闻向量相乘并叠加得到用户的向量表示； 根据候选新闻的特征向量和用户的特征向量，预测点击率并进行新闻推荐。

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