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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种基于时效性辅助任务驱动的个性化论文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：CN116775989B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202310555397.X，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于时效性辅助任务驱动的个性化论文推荐方法是由周经亚;王杰;樊建席;吴臻;孙锡刚设计研发完成，并于2023-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时效性辅助任务驱动的个性化论文推荐方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于时效性辅助任务驱动的个性化论文推荐方法，包括以下步骤：构建学术HIN图，并用HIN子图提取函数提取长时间跨度和短时间跨度内的HIN子图。对BERT经典语言模型的输出添加全连接层进行微调来获取论文关键词语义特征，通过自注意力机制聚合关键词语义特征获取论文内容特征，通过自注意力机制聚合论文内容特征得到当前用户研究方向特征。在两种时间跨度的HIN子图中嵌入GNN网络，捕获用户阅读偏好特征和论文受众偏好特征。通过本发明中cfLSTM预测器进行多时间跨度下相关特征捕捉。计算用户研究方向与论文内容的匹配度以及计算用户阅读偏好和论文受众偏好的匹配度，将两种匹配度线性融合得到推荐概率值。

本发明授权一种基于时效性辅助任务驱动的个性化论文推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时效性辅助任务驱动的个性化论文推荐方法，其特征在于：提出一种时间跨度动态感知的多任务推荐方法MDRec包括以下步骤： 步骤1：构建学术异构信息网络图，将数据集建模为所述学术异构信息网络图，其中包括用户、论文、发表地、关键词四种节点以及写作关系、阅读关系、引用关系、从属关系、发表关系等节点之间的关系；通过学术异构信息网络子图提取函数，从预设时间段角度，获取长时间跨度下的学术异构信息网络子图，通过所述提取函数，从预设年份角度获取短时间跨度下的学术异构信息网络子图； 步骤2：异构实体特征表示学习，根据所述学术异构信息网络图，先使用经典语言模型BERT并为其输出添加全连接层来学习关键词语义特征，再通过自注意力机制聚合每篇论文中的关键词语义特征得到论文内容特征；为捕捉用户研究方向特征的动态变化，分别将用户在长时间跨度和短时间跨度内所发表的论文内容特征通过自注意力机制聚合，得到长时间跨度和短时间跨度下用户研究方向特征；在长时间跨度和短时间跨度两个学术异构信息网络子图中嵌入GNN网络，分别捕获长时间和短时间两种跨度下论文受众偏好特征和用户阅读偏好特征； 步骤3：多时间跨度下特征的动态性挖掘，以LSTM为基础，在所述LSTM的输入中，添加所述步骤2中学习到的长时间跨度下的用户研究方向特征、论文受众偏好特征和用户阅读偏好特征，构建与所预测特征相应的预测器，通过向对应预测器内分别输入长时间跨度和短时间跨度下用户研究方向特征以及受众偏好特征与用户阅读偏好特征，得到所预测的用户研究方向特征以及所预测的论文受众偏好特征和用户阅读偏好特征； 步骤4：概率预测，点乘所述论文内容特征和所述步骤3中预测的用户研究方向特征，得到用户的研究方向与论文内容之间的匹配程度，即时效性下的匹配度；点乘通过所述步骤3中预测的论文受众偏好特征和预测的用户阅读偏好特征，得到用户阅读偏好与论文受众偏好之间的匹配程度，即偏好匹配度分数；通过线性融合所述时效性分数和所述偏好匹配度分数得到推荐论文被阅读的概率。

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