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龙图腾网恭喜太仓市律点信息技术有限公司申请的专利基于知识图谱的兴趣画像生成方法、服务器及存储介质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：CN119226533B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202411745729.1，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权基于知识图谱的兴趣画像生成方法、服务器及存储介质是由孙家祥;李代艳设计研发完成，并于2024-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识图谱的兴趣画像生成方法、服务器及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例涉及大数据挖掘技术领域，具体提供一种基于知识图谱的兴趣画像生成方法、服务器及存储介质，本发明实施例通过获取基于页面响应优先级整理的第一页面交互图像集，能精准捕捉用户在目标会话周期内浏览图像的顺序逻辑。依据图像内容描述进行知识提炼得到知识向量集，可将图像的丰富信息转化为可量化、可分析的数据形式。多个特征深度的兴趣知识实体提炼能从不同层次挖掘用户兴趣，全面地揭示用户兴趣实体和关系。最后利用知识特征强化策略生成兴趣画像，该画像精准地呈现用户在浏览图像过程中的兴趣特征，有助于实现个性化推荐、优化搜索结果排序等应用，提升用户体验并提高平台内容推送的精准度和有效性。

本发明授权基于知识图谱的兴趣画像生成方法、服务器及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的兴趣画像生成方法，其特征在于，所述方法应用于兴趣画像生成服务器，所述方法包括：获取第一页面交互图像集，所述第一页面交互图像集是基于页面响应优先级对第一页面订阅用户在目标会话周期内浏览的多个页面交互图像进行先后整理所得的；依据所述第一页面交互图像集中各个页面交互图像的图像内容描述，对所述第一页面交互图像集进行知识提炼，得到第一交互偏好知识向量集；对所述第一交互偏好知识向量集进行多个特征深度的订阅兴趣知识实体提炼，得到所述第一页面订阅用户的多个订阅兴趣知识实体集；其中，一个所述特征深度对应一个所述订阅兴趣知识实体集，每个所述订阅兴趣知识实体集用于表征所述第一页面交互图像集在对应特征深度上的兴趣实体和兴趣关系；利用知识特征强化策略对所述第一页面订阅用户的多个订阅兴趣知识实体集进行兴趣画像生成处理，得到页面订阅兴趣画像，所述页面订阅兴趣画像用于表征所述第一页面订阅用户在浏览页面交互图像过程中的兴趣特征；所述特征深度的数目为Q个，Q个特征深度中的任一个特征深度表示为第p级特征深度，所述订阅兴趣知识实体提炼包括知识实体挖掘和实体关系构建，p为正整数且p不大于Q；所述对所述第一交互偏好知识向量集进行多个特征深度的订阅兴趣知识实体提炼，得到所述第一页面订阅用户的多个订阅兴趣知识实体集，包括：响应于p等于1，将所述第一交互偏好知识向量集设置为第1级特征深度对应的第1级订阅兴趣知识实体集；响应于p小于Q，将p迭代为p+1，对所述第一交互偏好知识向量集进行第p+1级特征深度的知识实体挖掘，得到第p+1级兴趣实体集，p+1为大于1且不大于Q的整数；对第p+1级兴趣实体集进行实体关系构建，得到第p+1级特征深度对应的第p+1级订阅兴趣知识实体集；响应于p等于Q，则获取Q个特征深度分别对应的Q个订阅兴趣知识实体集;所述特征深度用于指示在相应特征深度的知识实体挖掘过程中被划分到相同特征簇的实体的数目，第p级特征深度用于指示在第p级特征深度的知识实体挖掘过程中被划分到相同特征簇的实体的数目为p个。

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