买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于用户文本生成内容的小众偏好学习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：CN116340498B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202310127387.6，技术领域涉及：G06F16/335；该发明授权一种基于用户文本生成内容的小众偏好学习方法是由朱婷婷;邱玉琢;王蒙蒙;毕鹏飞;唐璇;张征若设计研发完成，并于2023-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于用户文本生成内容的小众偏好学习方法在说明书摘要公布了：本发明公开了信息检索领域的一种基于用户文本生成内容的小众偏好学习方法，包括以下步骤：对于获取到的用户文本生成内容进行数据预处理操作；将预处理得到的数据建立一个分层贝叶斯模型，得到联合分布模型；通过吉布斯抽样方法学习模型参数，得到大众偏好分布和小众偏好分布公式；利用学习到的模型参数，分析基于用户文本生成内容的用户小众偏好的含义；利用用户小众偏好分布寻找小众偏好下的目标用户。本发明方法从用户偏好的角度，区分了大众偏好和小众偏好，利用分层贝叶斯方法良好的可解释性，识别用户小众偏好的具体含义，为中小企业提供了进入合适小众市场的机会，同时每个用户的小众偏好分布有益于企业找出相关小众市场的目标用户。

本发明授权一种基于用户文本生成内容的小众偏好学习方法在权利要求书中公布了：1.一种基于用户文本生成内容的小众偏好学习方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、对于获取到的用户文本生成内容进行数据预处理操作； 步骤2、将步骤1预处理得到的数据建立一个分层贝叶斯模型，得到联合分布模型； 步骤3、通过吉布斯抽样方法学习步骤2的模型参数，得到大众偏好分布和小众偏好分布公式； 步骤4、利用步骤3学习到的模型参数，分析基于用户文本生成内容的用户小众偏好的含义； 步骤5、利用用户小众偏好分布寻找小众偏好下的目标用户； 所述分层贝叶斯模型中得到联合分布如下式： 式中，w表示文档中的单词；表示每个单词属于的偏好，前面表示单词属于大众偏好，后面为小众偏好；y为二元变量，表示单词生成过程是受大众偏好的影响还是小众偏好的影响；为先验分布的超参数；first表示二元变量y的联合分布；second表示用户u的大众偏好分布；third表示大众偏好单词的分布；fourth表示用户u的小众偏好分布；fifth表示小众偏好下的单词分布； 所述Fourth的求解公式如下式： 式中，表示用户u中小众偏好k中单词w出现的次数；表示文档-小众偏好的分布； 所述Fifth的求解公式如下式： 式中，表示小众偏好中词汇v出现的次数，表示第i个单词，表示把第i个单词从文档和偏好中去除；表示小众偏好-单词分布。

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南京信息工程大学，其通讯地址为：210044 江苏省南京市浦口区宁六路219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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。