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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利基于交互式异构图神经网络的个性化新闻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：CN119760122B 。

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：202411951958.9，技术领域涉及：G06F16/335；该发明授权基于交互式异构图神经网络的个性化新闻推荐方法及系统是由刘嵩;石成龙;孔赞;耿海彬设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于交互式异构图神经网络的个性化新闻推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了基于交互式异构图神经网络的个性化新闻推荐方法及系统，涉及新闻推荐技术领域，包括：获取用户历史新闻和候选新闻；训练交互式异构图神经网络；将用户历史新闻和候选新闻输入到交互式异构图神经网络中，输出用户点击候选新闻的预测分数结果；对用户历史新闻和候选新闻分别进行词嵌入和实体嵌入；通过CNN层和Transformer层获得带有语义交互信息的用户历史新闻表征；通过所述异构门控图神经网络，形成异构用户图，通过增强相关注意模块，学习候选新闻表征；将用户表征和新闻表征通过负采样技术获得预测得分。本发明提高了个性化新闻推荐的准确度。

本发明授权基于交互式异构图神经网络的个性化新闻推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于交互式异构图神经网络的个性化新闻推荐方法，其特征在于，包括：获取用户历史新闻和候选新闻； 训练交互式异构图神经网络； 将用户历史新闻和候选新闻输入到交互式异构图神经网络中，输出用户点击候选新闻的预测分数结果； 所述交互式异构图神经网络的结构：包括词和实体嵌入层、协同融合模块、异构门控图神经网络、增强相关注意模块和预测分数层； 通过所述词和实体嵌入层，对用户历史新闻和候选新闻分别进行词嵌入和实体嵌入，分别得到用户历史新闻和候选新闻的词嵌入向量序列和实体嵌入向量序列； 通过所述协同融合模块，将所述用户历史新闻和候选新闻的词嵌入向量序列通过CNN层和Transformer层来学习局部和全局表示，获得带有语义交互信息的用户历史新闻表征；具体为： 将每个用户历史新闻的词向量序列和候选新闻的词向量序列分别通过CNN层和Transformer层来学习局部和全局表示； 将生成的用户历史新闻文本和候选新闻文本的局部向量序列和全局向量序列中的各个词向量相加，得到它们的统一表示； 采用亲和度矩阵，获取用户历史新闻与候选新闻之间的语义交互信息； 通过所述异构门控图神经网络，将用户历史新闻表征按照时间相邻性形成异构用户图，采用多层GGNN对异构用户图进行编码，得到用户表征；具体为： 通过异构门控图神经网络，将每一个新闻表征作为用户表征中的一个新闻节点，并按照时间相邻性将它们连接起来，形成用户图； 将实体视为另一类节点，将实体序列整合到用户图中，并将用户图中的每个新闻节点与其实体节点连接起来，最终形成异构用户图； 选择多跳新闻邻居，将实体映射到文本空间； 采用多层GGNN对异构用户图进行编码，得到用户表征； 通过所述增强相关注意模块，将候选新闻的词嵌入向量序列和实体嵌入向量序列利用注意力机制学习新闻表征；通过所述预测分数层，将用户表征和新闻表征通过负采样技术获得预测得分。

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齐鲁工业大学(山东省科学院)，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区大学路3501号；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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