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龙图腾网获悉深圳艾姆拜氪科技有限公司申请的专利一种用户动态的排序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：CN119622061B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411709909.4，技术领域涉及：G06F16/9038；该发明授权一种用户动态的排序推荐方法是由刘开良设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用户动态的排序推荐方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，且公开了一种用户动态的排序推荐方法，包括以下步骤：步骤一、从数据库中收集有效的动态数据；步骤二、在收集到的动态数据中提取主要的特征信息作为排序依据；步骤三、根据具体的特征排序计分算法计算出动态的各个特征信息的分值；步骤四、得出动态的特征信息总分；步骤五、将所有动态按照特征信息总分倒序分桶写入到redis中；步骤六、用户向动态推荐程序请求动态列表；步骤七、排序推荐算法定时从数据库中取出数据进行重新计算排序。本发明通过收集动态的多个特征信息并计算其总体分值，实现了对动态列表的排序，达到了优先展示更加优质的动态内容的有益效果。

本发明授权一种用户动态的排序推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种用户动态的排序推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、从数据库中收集有效的动态数据； 步骤二、在收集到的动态数据中提取主要的特征信息作为排序依据，并为各个特征信息所占有的权重进行初始化赋值； 步骤三、根据具体的特征排序计分算法计算出动态的各个特征信息的分值； 步骤四、将所计算出的动态的各个特征信息分值进行归一化计算处理，得到统一标准的分值数据，根据各个特征信息的权重进行加权求和计算，得出动态的特征信息总分； 步骤五、将所有动态按照特征信息总分倒序分桶写入到redis中； 步骤六、用户向动态推荐程序请求动态列表，动态推荐程序依据特征信息从redis对应的桶中取出动态列表并将其返回给用户； 步骤七、排序推荐算法定时从数据库中取出数据进行重新计算排序； 所述步骤二中所提取的主要特征信息包括：动态的创建时间、动态创建者的影响力、动态的交互性、动态的具体内容类型、动态创建者的语言集和动态创建者的性别； 所述步骤三中具体的特征排序计分算法包含以下几个方面： S1.1、动态的创建时间分值，依据牛顿冷却定律，其衰减满足一定的反比关系，计算公式为：其中：为当前时间的时间戳，为动态创建时间的时间戳，为动态的创建时间分值，该公式用于增加新发布动态的总体分值，避免新发布动态由于缺少交互性分值而排序靠后； S1.2、动态的交互性分值，其计算侧重于动态的评论数，评论数和点赞数按照5:1的权重配比进行计算； 计算公式为：；其中：代表动态的交互性分值，是计算结果；是变量，代表动态内容所收到的评论的总数量；是另一个变量，代表动态内容所收到的点赞的总数量； S1.3、动态的具体内容类型分值：其计算侧重于内容的丰富程度，即视频、语言和图片类动态会持有比文本类动态更高的分值； S1.4、动态创建者的语言集分值：其计算与请求者的语言集相关联，故在此步骤会创建出M个数据集，每个数据集表示一种可能的请求者的语言集，请求者所要学习的语言中包含动态创建者的母语，则给予最高的分值，其次，动态创建者所要学习的语言中包含请求者的母语时，则会根据所要学习语言的优先级给予不同的分值，对每种可能的情况分别进行计算，并放入对应的数据集中； S1.5、动态创建者的性别分值：请求者与动态创建者为异性时会给予比同性更高的分值，在此步骤，会将上述的M个数据集再次进行区分，产生N个包含请求者的语言集和请求者的性别作为特征信息的数据集； 所述步骤五中动态数据集经由排序推荐算法处理后，产生了由特征信息所区分的N个数据集，该N个数据集对应到redis中所分出的N个桶中，每个桶由其数据集所对应的特征信息进行区分，每个桶中的数据集所持有的动态列表是一致的，不同的则是动态列表在桶中的排列顺序。

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