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龙图腾网获悉中国传媒大学申请的专利基于大语言模型的个性化智能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：CN120873294B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511134753.6，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于大语言模型的个性化智能推荐方法及系统是由李晨;李承章;周静设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型的个性化智能推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种基于大语言模型的个性化智能推荐方法及系统，属于电数字数据处理的技术领域，包括：构建异构二分图，通过第一大语言模型提取原始文本的语义特征向量，生成加权邻接矩阵表征用户‑文本逻辑关系，并通过第二语言模型输出解释逻辑规则集，最终利用多模态拼接方案计算用户‑内容‑文本的联合概率分布并实施对应的智能推荐。本申请实施例通过多个大语言模型解决了现有技术中用户‑内容‑文本表征割裂的难题，生成的解释逻辑规则集既贴合用户真实行为轨迹，又具备可解释性，利用用户‑内容‑文本的联合概率分布，显著提升了个性化推荐的精准度和透明性。

本发明授权基于大语言模型的个性化智能推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大语言模型的个性化智能推荐方法，用于实现基于大语言模型的个性化智能推荐系统，其特征在于，包括： 获取用户行为数据，基于所述用户行为数据构建异构二分图，所述异构二分图包括用户节点、内容节点、交互关系和原始文本； 将所述原始文本输入第一大语言模型并提取语义特征向量，将所述语义特征向量与内容节点绑定形成内容增强节点，在将所述语义特征向量与内容节点绑定形成内容增强节点的过程中，所述内容增强节点具体为：将所述原始文本经过第一大语言模型处理后得到的语义特征向量、拼音特征向量和词性特征向量进行整体打包，并根据抽取出的实体标签，通过额外语义信息对原始节点进行特征强化，形成所述内容增强节点； 以所述内容增强节点为约束条件遍历所述交互关系，获取交互关系中内容节点与交互关系之间的交集，根据所述交集构建用户节点与内容增强节点之间的加权边，通过所述加权边的权重生成加权邻接矩阵，所述加权邻接矩阵用于表征“用户-文本”逻辑关系； 基于用户行为序列并结合所述加权邻接矩阵，获取对应的置信度关联信息并生成自然语言描述提示信息，输入第二语言模型并输出解释逻辑规则集； 对所述解释逻辑规则集进行多模态拼接，根据多模态拼接结果计算用户-内容-文本的联合概率分布，根据所述联合概率分布的概率值进行对应的智能推荐。

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