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龙图腾网获悉南京大学申请的专利基于自适应多臂老虎机模型的个性化新闻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：CN116089721B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202310108836.2，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于自适应多臂老虎机模型的个性化新闻推荐方法是由郑嘉琦;高赫娣;陈贵海设计研发完成，并于2023-02-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应多臂老虎机模型的个性化新闻推荐方法在说明书摘要公布了：本发明提出了基于自适应多臂老虎机模型的个性化新闻推荐方法，包括：使用多臂老虎机模型，建立新闻推荐的过程；确定待推荐新闻的特征空间的大小，将整个特征空间视作一个子空间，并使用神经网络初始化其对应的收益模型；特征空间随着时间判断是否划分，如果判断划分则自动划分为两个子空间，每个子空间包含了属于其范围内特征的集合及结果数据，然后根据历史数据重新通过深度神经网络训练新的收益模型；遍历所有子空间，进行新闻的推荐。本发明利用深度神经网络拟合非线性的收益函数，并且通过自适应动态分割上下文空间的方式适应环境动态变化的情况，能够有效地解决个性化新闻推荐场景中用户兴趣改变以及周围环境变化带来的收益函数变化的问题。

本发明授权基于自适应多臂老虎机模型的个性化新闻推荐方法在权利要求书中公布了：1.基于自适应多臂老虎机模型的个性化新闻推荐方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：使用多臂老虎机模型建立新闻推荐的过程，将每个待推荐新闻的上下文特征作为多臂老虎机问题中的老虎臂，所述上下文特征包括待推荐新闻的新闻特征和待推荐用户的用户特征，初始化所有的老虎臂共用一个非线性收益模型；非线性收益模型是关于子空间内新闻特征和用户特征到收益的映射关系； 步骤2：确定待推荐新闻的特征空间，将整个特征空间作为一个子空间，使用神经网络初始化子空间对应的非线性收益模型，利用非线性收益模型对待推荐新闻进行收益估计，选择收益最大的若干新闻推荐给当前的用户，并将所选择新闻的新闻特征、已推荐用户的用户特征及其收益作为历史数据存储在新闻特征对应的子空间内； 步骤3：根据子空间内历史数据的数量判断是否划分子空间，如果判断划分则自动划分为两个子空间，每个划分后的子空间根据其包含的历史数据重新训练非线性收益模型，根据重新训练的非线性收益模型进行新闻的推荐，并将每一轮次所选择新闻的新闻特征、已推荐用户的用户特征及其收益作为历史数据存储在新闻特征对应的子空间内； 所述步骤3中，如果判断划分，则以特征空间中某一特征维度的中点作为分界线将历史数据划分为两部分，划分后的两部分数据分别通过神经网络拟合得到相应的非线性收益模型；遍历特征空间中所有的特征维度，取能够让划分后的两部分数据在各自的非线性收益模型下收益误差和最小的特征维度作为划分的特征维度，并以其中点为分界线对历史数据进行划分，划分后的两部分数据分别存入划分后的子空间中； 步骤4：采用步骤3的方法遍历所有子空间，进行新闻的推荐。

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