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龙图腾网恭喜中国传媒大学申请的专利一种基于账号主题模型的多维度特征交互影响者推荐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：CN119807539B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202510295257.2，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于账号主题模型的多维度特征交互影响者推荐方法是由宋金宝;张星宇设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于账号主题模型的多维度特征交互影响者推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于账号主题模型的多维度特征交互影响者推荐方法，通过账号主题模型和多维度特征提取，构建了更立体的账号特征体系，提升了推荐精度，通过交叉网络和深度网络结构，弥补了传统方法在特征交互和非线性关系捕捉上的不足，提高了推荐的准确性和个性化程度，通过深度学习方法和社交互动数据的融合，本技术使推荐过程更加透明，品牌能更清楚地了解推荐原因，同时具有较好的适应性，能应对社交媒体内容的不断变化，通过排序损失和匹配损失两种损失函数，优化推荐列表的顺序和相关性，帮助品牌更快地找到最合适的合作影响者，提高了营销活动的效率和效果。

本发明授权一种基于账号主题模型的多维度特征交互影响者推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于账号主题模型的多维度特征交互影响者推荐方法，其特征在于：包括以下步骤： 通过影响者推荐框架的输入层接收和整合每个目标账号的多维度异构数据，所述多维度异构数据包括品牌数据集、影响者数据集和合作关系数据集； 根据所述多维度异构数据构建账号主题模型，包括，对所述品牌数据集、影响者数据集和合作关系数据集中的文本数据进行文本清洗、分词和hashtag提取，生成文本集合与hashtag集合； 将所述文本集合与各个数据集中的图像数据转换到同一特征空间，形成对应的文本嵌入和图像嵌入； 计算所述hashtag集合的重要性权重和相关性权重，构建hashtag加权矩阵，根据hashtag加权矩阵为图像数据赋予差异化权重，得到加权图像集合，对所述加权图像集合进行聚类、降维，得到代表性聚类集合； 通过余弦函数计算所述文本嵌入和图像嵌入的相似性，根据所述代表性聚类集合和相似性确定账号主题集合； 基于所述账号主题模型对每个所述目标账号进行多维度特征提取，得到账号主题特征、账号图像特征、账号行业概率分布特征、账号情感特征和账号属性特征； 将所述账号主题特征、账号图像特征、账号行业概率分布特征、账号情感特征和账号属性特征，通过索引查找特征嵌入层的嵌入矩阵将稀疏特征从高维稀疏空间投影到低维密集空间，得到稀疏特征嵌入向量；采用Z-Score标准化方法将稠密特征处理后与稀疏特征嵌入向量进行拼接，将拼接结果作为所述影响者推荐框架特征交互层的输入； 以深度网络和交叉网络为基础在所述特征交互层中对输入数据进行特征之间的非线性关系模拟并提取深层次信息，实现特征间的深度交互，得到特征交互结果； 通过全连接层计算所述特征交互结果中品牌与每个影响者之间的匹配预测值，根据所述匹配预测值对影响者进行排序，生成推荐排序列表，采用排序损失和匹配损失两种损失函数优化所述推荐排序列表，得到最终推荐结果。

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