買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網恭喜成都理工大學申請的專利基于AIGC的信息推送方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119622111B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510156764.8，技術領域涉及：G06F16/9535；該發明授權基于AIGC的信息推送方法是由曹佳琪設計研發完成，并于2025-02-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于AIGC的信息推送方法在說明書摘要公布了：本發明屬于信息推送技術領域，公開了一種基于AIGC的信息推送方法；所述的方法包括如下步驟：構建知識圖譜生成模型、用戶畫像生成模型、信息推送內容生成模型以及信息推送策略生成模型；根據若干實時知識數據，使用知識圖譜生成模型，進行知識圖譜生成；根據實時用戶行為數據，使用用戶畫像生成模型，進行用戶畫像生成和進行知識映射；根據知識映射后實時用戶畫像，使用信息推送策略生成模型，進行信息推送策略生成；根據實時信息推送策略和知識映射后實時用戶畫像，使用信息推送內容生成模型，進行信息推送內容生成。本發明解決了現有技術存在的個性化程度不足、內容生成單一、推送時效性不強以及用戶體驗不佳的問題。

本發明授權基于AIGC的信息推送方法在權利要求書中公布了：1.一種基于AIGC的信息推送方法，其特征在于：包括如下步驟：使用自然語言處理算法，構建知識圖譜生成模型，使用人工智能創作內容AIGC算法，構建用戶畫像生成模型和信息推送內容生成模型，并使用強化學習算法，構建信息推送策略生成模型；所述的用戶畫像生成模型基于隨機森林RF-注意力機制Attention-深度置信網絡DBN算法構建，且用戶畫像生成模型包括依次連接的基于RF算法構建的關鍵特征提取模塊、基于Attention機制構建的注意力權重模塊以及基于DBN算法構建的用戶畫像生成模塊；所述的信息推送內容生成模型基于多層感知器MLP-AIGC算法構建，且信息推送內容生成模型包括依次連接的基于MLP算法構建的特征處理模塊和基于AIGC算法構建的信息推送內容生成模塊組；所述的信息推送策略生成模型基于元策略優化MPO-異同策略優化PPO算法構建，且信息推送策略生成模型包括基于MPO算法構建的元策略優化模塊和基于PPO算法構建的強化學習模塊，所述的強化學習模塊設置有智能體、策略網絡以及經驗回放池，所述的智能體分別與策略網絡、經驗回放池以及元策略優化模塊連接，所述的元策略優化模塊與經驗回放池連接；采集目標領域的若干實時知識數據，并根據若干實時知識數據，使用知識圖譜生成模型，進行知識圖譜生成，得到目標領域的實時知識圖譜；采集用戶在公開平臺的實時用戶行為數據，根據實時用戶行為數據，使用用戶畫像生成模型，進行用戶畫像生成，得到實時用戶畫像，并使用實時知識圖譜，對用戶的實時用戶畫像進行知識映射，得到知識映射后實時用戶畫像，包括如下步驟：采集目標領域的若干實時知識數據，并進行預處理，得到若干預處理后實時知識數據；使用知識圖譜生成模型，對若干預處理后實時知識數據進行命名實體與實體關系提取，得到若干知識命名實體和若干知識實體關系；根據若干知識命名實體和若干知識實體關系，進行知識圖譜構建，得到目標領域的實時知識圖譜，包括如下步驟：采集用戶在公開平臺的實時用戶行為數據，并進行預處理，得到預處理后實時用戶行為數據；使用用戶畫像生成模型，提取預處理后實時用戶行為數據的若干實時關鍵特征，根據預設注意力權重值，對若干實時關鍵特征進行特征融合，得到實時融合特征，并根據實時融合特征，進行用戶畫像生成，得到實時用戶畫像；獲取實時用戶畫像的若干實時用戶畫像標簽，并獲取每一實時用戶畫像標簽與實時知識圖譜的若干知識命名實體之間的相似度；將實時知識圖譜的知識命名實體映射至相似度最高的實時用戶畫像標簽，并將對應的知識實體關系關聯至相似度最高的實時用戶畫像標簽，得到知識映射后實時用戶畫像；根據知識映射后實時用戶畫像，使用信息推送策略生成模型，進行信息推送策略生成，得到實時信息推送策略，包括如下步驟：根據目標領域，在信息推送策略生成模型的經驗回放池中的不同子場景的若干歷史元策略優化經驗中提取對應的目標歷史元策略優化經驗，并根據目標歷史元策略優化經驗，使用元策略優化模塊，初始化強化學習模塊的策略網絡的實時策略網絡參數，得到更新的策略網絡；在經驗回放池中隨機抽取若干歷史強化學習經驗，并根據若干歷史強化學習經驗的預設信息推送動作，更新智能體的動作空間，得到更新的動作空間；對知識映射后實時用戶畫像進行解析，得到若干實時用戶畫像狀態，根據若干實時用戶畫像狀態，更新智能體的狀態空間，得到更新的狀態空間；將更新的狀態空間連接至更新的策略網絡的輸入端，將更新的動作空間連接至更新的策略網絡的輸出端，使用智能體，控制更新的策略網絡，生成更新的狀態空間中每一實時用戶畫像狀態對應的更新的動作空間中所有可能信息推送動作的概率分布；將更新的動作空間中概率分布最高的可能信息推送動作作為實時用戶畫像狀態的執行信息推送動作，遍歷更新的狀態空間中所有實時用戶畫像狀態，得到若干執行信息推送動作，并根據若干執行信息推送動作，得到實時信息推送策略；信息推送策略包括：內容選擇動作、內容定制動作、推送時機動作以及推送渠道動作；根據實時信息推送策略和知識映射后實時用戶畫像，使用信息推送內容生成模型，進行信息推送內容生成，得到實時信息推送內容，并將實時信息推送內容在公開平臺推送至對應的用戶，包括如下步驟：提取實時信息推送策略的實時信息推送策略特征和知識映射后實時用戶畫像的知識映射后實時用戶畫像特征；使用信息推送內容生成模型，對實時信息推送策略特征和知識映射后實時用戶畫像特征進行處理，得到實時處理后特征；根據實時處理后特征，進行信息推送內容生成，得到實時信息推送內容，并根據實時信息推送策略，將實時信息推送內容在公開平臺推送至對應的用戶。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人成都理工大學，其通訊地址為：610000 四川省成都市成華區二仙橋東三路1號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。