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龙图腾网恭喜成都理工大学申请的专利基于AIGC的信息推送方法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：CN119622111B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510156764.8，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于AIGC的信息推送方法是由曹佳琪设计研发完成，并于2025-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AIGC的信息推送方法在说明书摘要公布了：本发明属于信息推送技术领域，公开了一种基于AIGC的信息推送方法；所述的方法包括如下步骤：构建知识图谱生成模型、用户画像生成模型、信息推送内容生成模型以及信息推送策略生成模型；根据若干实时知识数据，使用知识图谱生成模型，进行知识图谱生成；根据实时用户行为数据，使用用户画像生成模型，进行用户画像生成和进行知识映射；根据知识映射后实时用户画像，使用信息推送策略生成模型，进行信息推送策略生成；根据实时信息推送策略和知识映射后实时用户画像，使用信息推送内容生成模型，进行信息推送内容生成。本发明解决了现有技术存在的个性化程度不足、内容生成单一、推送时效性不强以及用户体验不佳的问题。

本发明授权基于AIGC的信息推送方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AIGC的信息推送方法，其特征在于：包括如下步骤：使用自然语言处理算法，构建知识图谱生成模型，使用人工智能创作内容AIGC算法，构建用户画像生成模型和信息推送内容生成模型，并使用强化学习算法，构建信息推送策略生成模型；所述的用户画像生成模型基于随机森林RF-注意力机制Attention-深度置信网络DBN算法构建，且用户画像生成模型包括依次连接的基于RF算法构建的关键特征提取模块、基于Attention机制构建的注意力权重模块以及基于DBN算法构建的用户画像生成模块；所述的信息推送内容生成模型基于多层感知器MLP-AIGC算法构建，且信息推送内容生成模型包括依次连接的基于MLP算法构建的特征处理模块和基于AIGC算法构建的信息推送内容生成模块组；所述的信息推送策略生成模型基于元策略优化MPO-异同策略优化PPO算法构建，且信息推送策略生成模型包括基于MPO算法构建的元策略优化模块和基于PPO算法构建的强化学习模块，所述的强化学习模块设置有智能体、策略网络以及经验回放池，所述的智能体分别与策略网络、经验回放池以及元策略优化模块连接，所述的元策略优化模块与经验回放池连接；采集目标领域的若干实时知识数据，并根据若干实时知识数据，使用知识图谱生成模型，进行知识图谱生成，得到目标领域的实时知识图谱；采集用户在公开平台的实时用户行为数据，根据实时用户行为数据，使用用户画像生成模型，进行用户画像生成，得到实时用户画像，并使用实时知识图谱，对用户的实时用户画像进行知识映射，得到知识映射后实时用户画像，包括如下步骤：采集目标领域的若干实时知识数据，并进行预处理，得到若干预处理后实时知识数据；使用知识图谱生成模型，对若干预处理后实时知识数据进行命名实体与实体关系提取，得到若干知识命名实体和若干知识实体关系；根据若干知识命名实体和若干知识实体关系，进行知识图谱构建，得到目标领域的实时知识图谱，包括如下步骤：采集用户在公开平台的实时用户行为数据，并进行预处理，得到预处理后实时用户行为数据；使用用户画像生成模型，提取预处理后实时用户行为数据的若干实时关键特征，根据预设注意力权重值，对若干实时关键特征进行特征融合，得到实时融合特征，并根据实时融合特征，进行用户画像生成，得到实时用户画像；获取实时用户画像的若干实时用户画像标签，并获取每一实时用户画像标签与实时知识图谱的若干知识命名实体之间的相似度；将实时知识图谱的知识命名实体映射至相似度最高的实时用户画像标签，并将对应的知识实体关系关联至相似度最高的实时用户画像标签，得到知识映射后实时用户画像；根据知识映射后实时用户画像，使用信息推送策略生成模型，进行信息推送策略生成，得到实时信息推送策略，包括如下步骤：根据目标领域，在信息推送策略生成模型的经验回放池中的不同子场景的若干历史元策略优化经验中提取对应的目标历史元策略优化经验，并根据目标历史元策略优化经验，使用元策略优化模块，初始化强化学习模块的策略网络的实时策略网络参数，得到更新的策略网络；在经验回放池中随机抽取若干历史强化学习经验，并根据若干历史强化学习经验的预设信息推送动作，更新智能体的动作空间，得到更新的动作空间；对知识映射后实时用户画像进行解析，得到若干实时用户画像状态，根据若干实时用户画像状态，更新智能体的状态空间，得到更新的状态空间；将更新的状态空间连接至更新的策略网络的输入端，将更新的动作空间连接至更新的策略网络的输出端，使用智能体，控制更新的策略网络，生成更新的状态空间中每一实时用户画像状态对应的更新的动作空间中所有可能信息推送动作的概率分布；将更新的动作空间中概率分布最高的可能信息推送动作作为实时用户画像状态的执行信息推送动作，遍历更新的状态空间中所有实时用户画像状态，得到若干执行信息推送动作，并根据若干执行信息推送动作，得到实时信息推送策略；信息推送策略包括：内容选择动作、内容定制动作、推送时机动作以及推送渠道动作；根据实时信息推送策略和知识映射后实时用户画像，使用信息推送内容生成模型，进行信息推送内容生成，得到实时信息推送内容，并将实时信息推送内容在公开平台推送至对应的用户，包括如下步骤：提取实时信息推送策略的实时信息推送策略特征和知识映射后实时用户画像的知识映射后实时用户画像特征；使用信息推送内容生成模型，对实时信息推送策略特征和知识映射后实时用户画像特征进行处理，得到实时处理后特征；根据实时处理后特征，进行信息推送内容生成，得到实时信息推送内容，并根据实时信息推送策略，将实时信息推送内容在公开平台推送至对应的用户。

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