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龙图腾网恭喜浙商证券股份有限公司申请的专利基于位置消偏的多目标资讯推荐方法、系统及装置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：CN119271898B 。

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：202411813819.X，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于位置消偏的多目标资讯推荐方法、系统及装置是由童卫;龚淑琴;林晖晖;王一华;吕婴;杜真真设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于位置消偏的多目标资讯推荐方法、系统及装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于位置消偏的多目标资讯推荐方法、系统及装置，方法包括：获取用户浏览资讯的日志数据并进行预处理及解析，得到用户相关数据集、位置相关数据集及资讯数据集；对用户相关数据集进行特征提取得到用户特征集，对资讯数据集进行特征提取得到资讯特征集；构建资讯推荐预训练模型；基于样本标签数据、位置相关数据及样本特征数据对资讯推荐预训练模型进行训练，得到资讯推荐模型；基于资讯推荐模型对待推荐数据进行推理，得到点击偏好分数及浏览偏好分数，进而得到资讯推荐结果。本发明解决了现有资讯推荐方法对于资讯排列顺序及有效浏览的局限性，提升资讯推荐系统的准确性及用户体验，满足用户对于个性化及高效化资讯获取的需求。

本发明授权基于位置消偏的多目标资讯推荐方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于位置消偏的多目标资讯推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：获取用户浏览资讯的日志数据并进行预处理及解析，得到用户相关数据集、位置相关数据集及资讯数据集，其中，资讯数据集包括资讯标签集和资讯相关数据集；对用户相关数据集进行特征提取得到用户特征集，对资讯数据集进行特征提取得到资讯特征集，其中，所述资讯特征集包括资讯特征、上下文特征及资讯序列特征；基于位置相关数据得到位置偏置数据进而进行特征提取得到位置偏置特征集；构建资讯推荐预训练模型，资讯推荐预训练模型包括数据输入层、共享特征层、主结构层及位置消偏层，数据输入层接收用户特征集、资讯特征集、资讯序列特征集及上下文特征集，共享特征层分别对用户特征集、资讯特征集、资讯序列特征集及上下文特征集进行处理得到对应的向量表征，主结构层对向量表征进行处理得到资讯点击特征向量及资讯浏览特征向量，位置消偏层获取位置偏置特征集、资讯点击特征向量及资讯浏览特征向量并进行处理得到资讯点击概率及资讯浏览概率；通过注意力机制对资讯特征向量及资讯序列特征向量进行处理，得到用户资讯交叉表征；将用户资讯交叉表征、用户特征向量及上下文特征向量进行拼接，得到用户拼接向量；通过至少两组全连接层及函数对用户拼接向量进行优化处理，得到资讯点击特征向量及资讯浏览特征向量；所述注意力机制，表示如下： 所述函数，表示如下： 所述用户拼接向量，表示如下： 其中，表示用户资讯表征，表示资讯特征向量，表示目标资讯向量，表示权重参数，表示第个资讯特征向量，表示资讯特征向量的个数，表示第层网络的输入，表示网络层数，表示第层网络的参数，A,B,C分别表示用户资讯交叉表征、用户特征向量及上下文特征向量，分别表示对应的权重系数且和为1；所述位置消偏层包括第一输入层、嵌入层、全连接层及输出层；第一输入层接收获取位置偏置特征集、资讯点击特征向量及资讯浏览特征向量；嵌入层将位置偏置特征集进行端到端embedding处理并输入至全连接层；全连接层对位置偏置特征集进行分析，得到位置偏置向量；所述输出层将位置偏置向量分别与资讯点击特征向量及资讯浏览特征向量进行加权操作，得到偏置点击向量及偏置浏览向量，将偏置点击向量及偏置浏览向量分别输入至函数进行转换，得到资讯点击概率及资讯浏览概率；所述函数表示如下： 其中，表示偏置点击向量或偏置浏览向量，表示资讯点击概率或资讯浏览概率；基于用户相关数据集、位置相关数据集及资讯相关数据集对资讯推荐预训练模型进行训练，得到资讯推荐模型；基于资讯推荐模型对待推荐资讯数据进行推理，得到用户对资讯的点击偏好分数及浏览偏好分数，通过点击偏好分数及浏览偏好分数得到资讯推荐结果。

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