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龙图腾网获悉深圳城市职业学院申请的专利基于动态圈层信息的个性化文章推荐系统及其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：CN119271803B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202411514530.8，技术领域涉及：G06F16/335；该发明授权基于动态圈层信息的个性化文章推荐系统及其推荐方法是由李振军;廖银萍;李荣华;吴翔;邬琼;陈祺设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于动态圈层信息的个性化文章推荐系统及其推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态圈层信息的个性化文章推荐系统，包括时序邻域编码器模块和圈层信息对比学习模块。其中，时序邻域编码器模块负责编码用户的时序行为和圈层结构特征。圈层信息对比学习模块则负责编码用户的圈层信息。本发明的基于动态圈层信息的文章推荐系统及其推荐方法，基于用户历史行为数据建立用户‑产品交互的时序二部图，通过对比学习的方法找到用户所在的圈层，通过融合用户的个人兴趣和圈层兴趣特征，模型可以在用户个人历史行为缺乏时利用圈层特征补充个人兴趣特征，以缓解冷启动问题。此外，由于圈层特征包括了多个用户的行为，因此受单个用户行为中的噪声的影响更小。

本发明授权基于动态圈层信息的个性化文章推荐系统及其推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态圈层信息的个性化文章推荐系统，其特征在于，所述系统包括：时序邻域编码器模块和圈层信息对比学习模块；其中，所述时序邻域编码器模块由基于自注意力的用户行为编码器和时间编码函数组成；所述时序邻域编码器模块用于编码用户的时序行为和圈层结构特征，具体包括：对于在t时刻的一个用户，首先采样其最近的阅读行为，然后利用时间编码函数编码所述阅读行为的时序特征，接着，通过自注意力机制聚合所述阅读行为的信息，得到基于用户u的历史阅读行为得到关于个人兴趣的邻域表示 所述圈层信息对比学习模块，用于编码所述用户的圈层信息；具体包括：首先针对所述用户采样其正样本和负样本，所述正样本包括在同一圈层的用户，所述负样本包括不在同一圈层的用户；然后，通过对比学习最大化所述用户与正样本用户表示的互信息，最小化所述用户与负样本用户表示的互信息；最后，利用时序编码器输出的表示圈层信息的向量并将个人兴趣的邻域表示和表示圈层信息的向量进行拼接以得到用户u的最终表示所述用于预测所述用户的将要阅读的文章；其中，所述用户u的表示圈层信息的向量直接取所述时序邻域编码器模块输出的所有节点的邻域表示的平均； 其中，采用基于点击行为预测的优化目标函数对进行优化； 其中，所述针对所述用户采样其正样本和负样本具体包括：将与用户u通过三角形联通的其它用户视作候选正样本，其意义为至少与u共同点击过两篇文章的用户，如果不存在与u在同一三角形内的邻居，则选择普通的2跳邻居作为候选正样本；负样本则随机从候选正样本之外的用户中采样； 其中，所述优化目标函数为基于点击行为预测的损失函数和基于圈层对比学习损失函数的和： L＝Lp+Lc， 使用ADAM优化器根据所述优化目标函数进行优化。

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