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！

龙图腾网获悉西昌学院申请的专利一种基于神经网络的跨领域书籍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：CN120030153B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510513580.2，技术领域涉及：G06F16/335；该发明授权一种基于神经网络的跨领域书籍推荐方法及系统是由耿选珍;韦汉群;邓建平设计研发完成，并于2025-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的跨领域书籍推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于神经网络的跨领域书籍推荐方法及系统，涉及书籍智能推荐技术领域，包括获取包含用户阅读历史、检索行为、研究方向及论文信息的第一信息，并将其转化为用户的初始兴趣拓扑结构和演化趋势。随后，通过马尔可夫聚类得到用户的跨领域兴趣迁移图。再将兴趣迁移图与结构化书籍文本信息输入扩展概率潜变量语义模型，获得融合用户兴趣的语义嵌入表达。通过该表达与兴趣迁移图的关联分析，计算用户与书籍间的潜在关联评分，并据此排序生成跨领域推荐列表，实现个性化、结构化的书籍推荐。本发明实现了兴趣迁移结构与语义空间的深度对齐，显著提升了跨领域推荐的准确性和实用性。

本发明授权一种基于神经网络的跨领域书籍推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的跨领域书籍推荐方法，其特征在于，包括： 获取第一信息，所述第一信息包括用户的阅读历史数据、历史检索数据、研究方向标签和历史发表的论文信息； 基于第一信息转化为初始兴趣拓扑结构和用户的兴趣演化趋势，并基于转化得到的结果进行马尔可夫聚类处理，得到用户的跨领域兴趣迁移图； 将用户的跨领域兴趣迁移图和预设的书籍文本结构化信息输入至扩展概率潜变量语义模型进行处理，并基于处理得到的初步的书籍主题分布进行语义嵌入，得到融合用户兴趣的跨领域书籍的语义嵌入表达，其中，扩展概率潜变量语义模型为通过书籍、章节和段落三层潜变量联合建模实现主题分布，Gibbs采样实现参数推断，利用标签信息作为先验优化主题归属，并通过上下文窗口机制约束相邻段落主题差异，生成每本书籍的多粒度主题分布的模型； 将所述语义嵌入表达和所述用户的跨领域兴趣迁移图进行关联分析，得到用户与书籍之间的跨领域潜在关联评分结果； 基于用户与书籍之间的跨领域潜在关联评分结果进行排序处理，并基于排序结果得到跨领域书籍推荐列表； 其中，基于第一信息转化为初始兴趣拓扑结构和用户的兴趣演化趋势，并基于转化得到的结果进行马尔可夫聚类处理，包括： 将所述第一信息进行自组织映射网络处理，其中，通过构建二维拓扑保持结构对包含第一信息嵌入表示的高维兴趣向量进行非线性降维与兴趣簇映射，得到用户的初始兴趣拓扑结构； 将所述用户的初始兴趣拓扑结构进行离散余弦变换处理，其中，通过在同一兴趣节点轨迹中提取时序权重信号频域模式，对长期与短期兴趣变化趋势进行解耦，得到用户兴趣在多个预设的研究领域间的演化趋势； 将所述用户兴趣在多个预设的研究领域间的演化趋势进行领域标签匹配与嵌套社区挖掘处理，其中，通过基于双向标签传播的兴趣标签归属机制，将各兴趣节点映射至预设的研究领域，得到标注后的兴趣演化图谱； 将标注后的兴趣演化图谱进行马尔可夫聚类处理，其中，通过构建用户兴趣节点间的状态转移矩阵并进行随机游走模拟，对潜在的领域间兴趣迁移路径进行识别与归纳，得到用户的跨领域兴趣迁移图。

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西昌学院，其通讯地址为：615000 四川省凉山彝族自治州西昌市安宁镇学府路1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”。