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龙图腾网获悉深圳市新美网络科技有限公司申请的专利一种基于私域服务的内容推送系统及其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：CN119052326B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411027515.0，技术领域涉及：H04L67/55；该发明授权一种基于私域服务的内容推送系统及其方法是由单明辉设计研发完成，并于2024-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于私域服务的内容推送系统及其方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于私域服务的内容推送系统及方法，包括提取模块、预测模块、确定模块、推送模块和私域服务中台；提取模块从各待推荐的服务内容中抽取内容特征关键词，抽取用户特征关键词；预测模块基于词向量模型，应用内容特征关键词以及用户特征关键词，得到内容词向量表示以及用户词向量表示；确定模块基于内容特征关键词与用户特征关键词的相似度，以及内容词向量表示与用户词向量表示的相似度，确定混合相似度；推送模块基于各服务内容与私域服务用户之间的混合相似度，选取目标服务内容推送至私域服务用户。本发明不仅能够提高推送的准确性，还能够根据私域服务用户的个性化需求进行精准推送，为私域服务用户提供了更加便捷体验。

本发明授权一种基于私域服务的内容推送系统及其方法在权利要求书中公布了：1.一种基于私域服务的内容推送系统，其特征在于，所述基于私域服务的内容推送系统包括提取模块、预测模块、确定模块、推送模块和私域服务中台；所述私域服务中台分别与所述提取模块、所述预测模块、所述确定模块、所述推送模块连接，对各个模块的数据进行存储和管理； 提取模块，用于从各待推荐的服务内容中抽取内容特征关键词，以及从私域服务用户的历史浏览数据中抽取用户特征关键词； 预测模块，用于基于词向量模型，应用各服务内容的内容特征关键词以及所述用户特征关键词，得到各服务内容的内容词向量表示以及用户词向量表示；所述词向量模型是基于文本语料进行无监督训练得到的； 确定模块，用于基于各服务内容的内容特征关键词与所述用户特征关键词之间的相似度，以及各服务内容的内容词向量表示与所述用户词向量表示之间的相似度，确定各服务内容与所述私域服务用户之间的混合相似度； 推送模块，用于基于各服务内容与所述私域服务用户之间的混合相似度，从各服务内容中选取目标服务内容推送至所述私域服务用户； 其中，所述从各服务内容中抽取内容特征关键词，包括： 确定各服务内容的候选关键词； 基于各服务内容的候选关键词，构建各服务内容的有向有权图； 基于各服务内容的有向有权图中各节点的权重，从各服务内容的候选关键词中选取各服务内容的内容特征关键词； 所述确定各服务内容的候选关键词，包括： 对各服务内容的内容文本进行分词以及对各分词进行词性标注； 基于各分词的词性，确定各服务内容的候选关键词； 根据如下公式迭代计算各节点的权重，直至收敛，极限值取0.0001； 其中，SVi初始值可设为1；d为阻尼系数，取值范围为0到1，代表从图中某一特定点指向其他任意点的概率；有向有权图中任两点Vi,Vj之间边的权重为wji；对于一个给定的点Vi，inVi为指向点Vi的点集合，outVi为点Vi指向的点集合； 所述从私域服务用户的历史浏览数据中抽取用户特征关键词，包括： 确定所述历史浏览数据的候选关键词； 基于所述历史浏览数据的候选关键词，构建所述私域服务用户的有向有权图； 基于所述私域服务用户的有向有权图中各节点的权重、所述历史浏览数据总数量以及包含所述候选关键词的历史浏览数据数量，从所述历史浏览数据的候选关键词中选取所述用户特征关键词； 所述基于所述私域服务用户的有向有权图中各节点的权重、所述历史浏览数据总数量以及包含所述候选关键词的历史浏览数据数量，从所述历史浏览数据的候选关键词中选取所述用户特征关键词，包括： 基于所述历史浏览数据总数量以及包含所述候选关键词的历史浏览数据数量，确定关键词逆文档频率； 基于所述关键词逆文档频率以及所述私域服务用户的有向有权图中各节点的权重，确定所述历史浏览数据的候选关键词的初始权重； 基于所述历史浏览数据的候选关键词对应的浏览时刻、所述历史浏览数据的最早浏览时刻以及所述历史浏览数据的最晚浏览时刻，对所述历史浏览数据的候选关键词的初始权重进行修正，得到所述历史浏览数据的候选关键词的权重； 基于所述历史浏览数据的候选关键词的权重，从所述历史浏览数据的候选关键词中选取所述用户特征关键词； 采用如下公式确定各候选关键词对应的IDF值IDFi： 其中，|D|表示私域服务用户的历史浏览数据总数量，|j:ti∈dj|表示私域服务用户历史浏览数据中包含候选关键词ti的数据数量； 所述基于词向量模型，应用各服务内容的内容特征关键词以及所述用户特征关键词，得到各服务内容的内容词向量表示以及用户词向量表示，包括： 将各服务内容的内容特征关键词以及所述用户特征关键词分别输入至所述词向量模型，得到各服务内容的特征关键词的词向量，以及用户特征关键词的词向量； 基于各服务内容的内容特征关键词对应的权重，对各服务内容的特征关键词的词向量进行权重相加，得到各服务内容的内容词向量表示； 基于所述用户特征关键词对应的权重，对所述用户特征关键词进行权重相加，得到所述用户词向量表示； 所述基于各服务内容的内容特征关键词与所述用户特征关键词之间的相似度，以及各服务内容的内容词向量表示与所述用户词向量表示之间的相似度，确定各服务内容与所述私域服务用户之间的混合相似度，包括： 基于预设权重，对各服务内容的内容特征关键词与所述用户特征关键词之间的相似度，以及各服务内容的内容词向量表示与所述用户词向量表示之间的相似度进行权重相加，得到各服务内容与所述私域服务用户之间的混合相似度。

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