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龙图腾网恭喜中影年年(北京)科技有限公司申请的专利基于用户参与度优化的AIGC内容推荐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：CN119622112B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202510157352.6，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于用户参与度优化的AIGC内容推荐方法及系统是由郭勇;彭德淑;苑朋飞;张旭设计研发完成，并于2025-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于用户参与度优化的AIGC内容推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于用户参与度优化的AIGC内容推荐方法及系统，属于数据智能分析技术领域，该方法包括：收集用户与历史内容的交互数据，生成用户的参与度和历史内容的被参与度，筛选出用户的感兴趣内容；生成历史内容的信息流，在信息流中提取索引信息，生成感兴趣内容对应的内容变化曲线和用户对应的兴趣变化曲线；优化模型基于内容变化曲线和参与度在预设时间间隔内动态调整参数生成标准推荐模型，基于索引信息生成关联数据库，在关联数据库中抽取优化内容并推送至用户；重复执行此步骤至用户与优化内容之间的参与度大于等于第一预设值，完成内容推荐。通过本发明可以提高内容推荐的可靠性和用户参与度。

本发明授权基于用户参与度优化的AIGC内容推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于用户参与度优化的AIGC内容推荐方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1：收集用户与历史内容的交互数据，基于所述交互数据统计生成所述用户的参与度和所述历史内容的被参与度，基于所述参与度在所有历史内容中筛选出所述用户的感兴趣内容；S2：基于预设标签生成所述历史内容的信息流，基于预设描述词在所述信息流中提取索引信息，基于所述索引信息生成所述感兴趣内容对应的内容变化曲线，基于所述内容变化曲线生成所述用户的兴趣变化曲线；其中，所述基于预设标签生成所述历史内容的信息流包括以下步骤：所述预设标签包括字符串类型、视频类型和图像类型，基于所述预设标签将所有所述历史内容分类为多个子类别，若所述子类别为所述字符串类型，则提取所述历史内容的总结文本，若所述子类别为所述视频类型，则提取所述历史内容的文本注释，若所述子类别为所述图像类型，则提取所述历史内容的图像标签，分别将所述总结文本、所述文本注释和所述图像标签均设定为所述历史内容对应的信息流；基于所述内容变化曲线生成所述用户的兴趣变化曲线包括以下步骤：构建标准内容标签集，计算所述索引信息与所述标准内容标签集中任一标准内容标签之间的文本相似度，将所有文本相似度标准化处理生成所述标准内容标签的强度值，将所有所述标准内容标签设定为横轴信息，将所述强度值设定为纵轴数值，基于所述横轴信息和对应的所述纵轴数值生成所述内容变化曲线；将所有所述感兴趣内容基于所述交互数据的时间戳依次排列，生成内容时间序列，计算所述感兴趣内容的所述内容变化曲线对应的标准方差，设定为所述内容时间序列在所述时间戳上的数值，依次连接所有所述时间戳上的数值，生成所述兴趣变化曲线；S3：构建优化模型，所述优化模型基于所述内容变化曲线和所述参与度在预设时间间隔内动态调整参数生成标准推荐模型，基于所述索引信息生成关联数据库，所述标准推荐模型基于所述兴趣变化曲线在所述关联数据库中抽取优化内容并推送至所述用户；S4：重复执行S3，至所述用户与所述优化内容之间的所述参与度大于等于第一预设值，完成内容推荐。

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