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龙图腾网获悉广东工贸职业技术学院申请的专利一种基于互联网数据的数字图书馆信息检索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：CN121233836B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511408958.9，技术领域涉及：G06F16/9532；该发明授权一种基于互联网数据的数字图书馆信息检索方法及系统是由沈以庄;黄若珊;余婷婷;陈晓瑜;孙晶;陈嘉慧设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于互联网数据的数字图书馆信息检索方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数字图书馆信息检索技术领域，具体为一种基于互联网数据的数字图书馆信息检索方法及系统，其包括构建多模态知识图谱，将不同模态的实体特征映射到统一的语义向量空间中，以实现数据的语义统一表示；获取用户的历史交互行为序列，基于所述历史交互行为序列生成动态更新的用户兴趣向量，所述用户兴趣向量位于所述统一的语义向量空间内；将用户输入的当前查询信息映射到所述统一的语义向量空间中得到查询向量；在所述统一的语义向量空间中，计算所述查询向量、所述用户兴趣向量与所述多模态知识图谱中的文档实体向量之间的融合相似度，并基于所述融合相似度生成个性化检索结果，提升用户检索体验和检索效率，增强了个性化检索的精准性。

本发明授权一种基于互联网数据的数字图书馆信息检索方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于互联网数据的数字图书馆信息检索方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建多模态知识图谱，将不同模态的实体特征映射到统一的语义向量空间中，以实现数据的语义统一表示； 获取用户的历史交互行为序列，基于所述历史交互行为序列生成动态更新的用户兴趣向量，所述用户兴趣向量位于所述统一的语义向量空间内； 其中，获取用户的历史交互行为序列，基于所述历史交互行为序列生成动态更新的用户兴趣向量的步骤具体为： 采集用户在系统中的历史交互行为序列，所述历史交互行为序列至少包括用户的检索记录、点击记录和下载记录；根据所述历史交互行为序列的时间戳信息，确定所述历史交互行为序列中各行为的时间权重，近期行为被赋予更高的权重；通过时间感知的深度学习模型对所述历史交互行为序列进行处理，生成所述动态更新的用户兴趣向量；将所述动态更新的用户兴趣向量映射到所述统一的语义向量空间中，以与所述多模态知识图谱中的实体向量进行匹配；根据所述动态更新的用户兴趣向量的变化，调整所述用户兴趣向量在所述统一的语义向量空间中的位置，反映用户兴趣的漂移； 其中，通过时间感知的深度学习模型对所述历史交互行为序列进行处理，生成所述动态更新的用户兴趣向量的步骤具体为： 将所述历史交互行为序列输入到所述时间感知的深度学习模型中，所述时间感知的深度学习模型至少包括时间感知注意力机制模型和或记忆网络模型；通过所述时间感知注意力机制对所述历史交互行为序列中的各行为进行重要性评估，生成各行为的注意力权重；根据所述注意力权重和所述时间权重，对所述历史交互行为序列进行加权处理，得到加权后的行为序列表示；基于所述加权后的行为序列表示，生成所述动态更新的用户兴趣向量；对所述动态更新的用户兴趣向量进行平滑处理，减少短期行为波动对所述用户兴趣向量的影响； 将用户输入的当前查询信息映射到所述统一的语义向量空间中得到查询向量，步骤具体为： 获取用户输入的当前查询信息，对所述当前查询信息进行语义解析，提取所述当前查询信息中的关键语义元素；通过预训练的语义编码模型，将所述关键语义元素转化为初始查询向量；将所述初始查询向量映射到所述统一的语义向量空间中，得到所述查询向量；根据所述查询向量在所述统一的语义向量空间中的分布，调整所述查询向量的语义表示，提升与所述多模态知识图谱中实体向量的匹配精度；基于所述查询向量的语义表示，结合所述用户兴趣向量进行语义增强，生成最终的查询表示向量； 在所述统一的语义向量空间中，计算所述查询向量、所述用户兴趣向量与所述多模态知识图谱中的文档实体向量之间的融合相似度，并基于所述融合相似度对文档实体进行排序，生成检索结果列表。

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