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龙图腾网获悉天津大学合肥创新发展研究院申请的专利基于实时兴趣增强的短视频推荐方法及系统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：CN119226598B 。

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：202410641066.2，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于实时兴趣增强的短视频推荐方法及系统是由陈世展;安海龙;李森设计研发完成，并于2024-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于实时兴趣增强的短视频推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于实时兴趣增强的短视频推荐方法及系统，方法包括：将用户历史交互序列分为长期、短期、实时三个维度，精心设计不同的网络结构提取每个维度的兴趣特征；通过门控循环单元GateRecurrentUnit，GRU有效的整合了用户的长期兴趣偏好、短期行为变化以及即时需求，适应用户在不同时间尺度上的兴趣变化，并通过强化实时兴趣的权重，使其突出响应用户当前的行为和需求；通过在多个数据集上进行实验，与基线算法进行对比，证明了算法有效性。本发明解决了难以结合用户的当前兴趣进行准确的个性化推荐的技术问题。

本发明授权基于实时兴趣增强的短视频推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于实时兴趣增强的短视频推荐方法，其特征在于，所述方法包括： S1、在嵌入表示层，将短视频浏览序列进行嵌入表示，划分得到用户的长期历史交互序列、短期历史交互序列以及实时历史交互序列，供提取长期兴趣特征、短期兴趣特征以及实时兴趣特征；其中，将所述短视频浏览序列转化为有向图，将所述短视频浏览序列中的短视频作为图节点，根据用户视频点击信息，确定所述图节点之间的边，设置所述边的标准化权重，使用门控图神经网络，建模得到所述有向图中的节点对应向量，以更新节点信息，通过进行节点间相互通信学习，得到序列特征； S1中，利用下述逻辑，学习获取所述序列特征： 式中，和为模型中可学习的参数，表示用户交互的短视频列表，表示更新门，表示重置门，表示矩阵之间的哈达玛乘积，表示sigmoid激活函数； S2、在多兴趣提取层，根据所述序列特征进行长期兴趣提取操作、短期兴趣提取操作以及实时兴趣提取操作，通过门控循环单元GRU，整合用户的长期兴趣特征、短期兴趣特征以及实时兴趣特征，对所述实时兴趣特征进行权重强化处理，以进行用户当前行为需求相应操作，其中，所述多兴趣提取层包括：长期兴趣提取模块、短期兴趣提取模块以及实时兴趣提取模块； 所述长期兴趣提取模块中，利用长周期历史数据对用户行为进行建模，计算注意力权重，对所述短视频浏览序列中的不同部分进行加权聚焦操作，以保留所述长期兴趣特征； 在所述实时兴趣提取模块中，利用基于注意力机制的实时兴趣提取网络，计算实时兴趣相对于序列行为的注意力得分；利用softmax函数对所述注意力得分中的重要性信息进行归一化、加权相乘操作，得到所述实时兴趣特征，其中，利用下述逻辑，进行所述归一化、加权相乘操作： 式中，表示用户短期行为序列中每个项目的嵌入表示，表示用户的实时兴趣的嵌入表示，是一个注意力方法，它定义了实时序列中的视频相对于短期行为序列中的每一项的权重，与都是可学习的参数矩阵； 在加权聚焦操作中，通过一组浅层神经网络，拼接所述短视频浏览序列中的短视频嵌入表示与目标短视频嵌入表示，以处理得到注意力权重；其中，所述浅层神经网络包括：Dice激活函数、线性变换组件；处理所述注意力权重，并进行SumPooling计算得到所述长期兴趣特征，其中，利用下述逻辑，计算所述长期兴趣特征： 式中，为用户行为序列，H为行为序列的长度，为要预测的目标视频的嵌入表示，为一个小型前馈神经网络，所述小型前馈神经网络的输出为视频j占用户长期观看序列的权重；对长期观看序列中的每一个视频的嵌入表示进行加权求和，得到所述长期兴趣特征； S3、在兴趣融合层，采用基于门控机制的实时兴趣增强融合网络，根据权重系数调整差异兴趣占比，利用门控循环单元设计兴趣融合模块，融合处理所述长期兴趣特征、所述短期兴趣特征以及所述实时兴趣特征，求取用户兴趣动态变化敏感性数据； S3中，利用下述逻辑，求取所述兴趣动态变化敏感性数据： 式中，FFN表示前馈神经网络，GRU表示门控循环单元，表示用户长期行为序列的嵌入表示，表示用户短期行为序列的嵌入表示。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人天津大学合肥创新发展研究院，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市经济技术开发区清潭路和紫蓬路交口中德合作创新示范园10号楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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