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！

龙图腾网恭喜浙江纳里数智健康科技股份有限公司申请的专利一种大规模语言模型增强的医疗资讯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：CN119046449B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202411050005.5，技术领域涉及：G06F16/335；该发明授权一种大规模语言模型增强的医疗资讯推荐方法是由曹兴兵;高飞;刘琛;董津;毛夏薇设计研发完成，并于2024-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大规模语言模型增强的医疗资讯推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种大规模语言模型增强的医疗资讯推荐方法，基于用户历史观看的医疗资讯序列，给用户推荐其感兴趣的资讯。本发明的向前传播部分主要由三部分组成。第一部分是将用户观看的医疗资讯标题连接起来得到标题长文本作为大规模语言模型的输入，设计大规模语言模型的提示指令，使得模型输出简短的摘要文本；然后设计标题编码器处理该摘要文本，得到用户在语义视图下的兴趣；第二部分是根据用户的协同数据和医疗资讯的类别数据，构建包含两种关系的异构超图，同时设计异构超图神经网络，得到协同视图下的用户和资讯的向量表示；第三部分是结合语义视图下和协同视图下的用户向量，计算用户浏览候选资讯的概率。

本发明授权一种大规模语言模型增强的医疗资讯推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种大规模语言模型增强的医疗资讯推荐方法，其特征在于：将用户观看的医疗资讯标题连接起来得到标题长文本作为大规模语言模型的输入，设计大规模语言模型的提示指令，使得模型输出简短的摘要文本；然后设计标题编码器处理该摘要文本，得到用户在语义视图下的兴趣；用户ui的医疗资讯序列表示为下标是序列的长度，vj是用户ui浏览的第j个资讯；任一医疗资讯vj的标题表示为将内医疗资讯的标题连接起来，得到用户浏览过的资讯的标题长文本公式表示为：其中是文本连接符号；将该长文本输入到大规模语言模型中，设计生成摘要的提示指令instructs使得大规模语言模型输出简短的摘要文本LLM指代大规模语言模型；设计标题编码器Encodel得到用户在语义视图下的兴趣根据用户的协同数据和医疗资讯的类别数据，构建包含两种关系的异构超图，同时设计异构超图神经网络，得到协同视图下的用户和资讯的向量表示；构建异构超图的方法是，让同一用户观看的资讯节点被同一用户超边所连接，同样地，属于同一类别的资讯节点被同一类别超边所连接；超图中任一资讯vj的向量表示为通过标题编码器Encodes得到，即其中是资讯vj的标题文本；接下来用异构超图神经网络更新超图中用户、资讯和类别的向量，任一资讯vj的初始向量为异构超图神经网络由多层的信息传递过程组成，层数是L；异构超图神经网络对第l层节点vi的向量和边ej的向量进行更新的计算公式如下： 其中，Bei是边ei内包含的资讯节点集合，集合Bei内任一资讯节点vτ的在第l-1层的向量表示是Evj表示包含资讯节点vj的超边集合，集合Evj中的任一边eτ在第l-1层的向量表示是公式表示为： 其中，|Bei|中的操作符|·|表示集合的个数，σ是激活函数；AGGRnode→edge的公式如下： 其中，typeeτ∈{c，u}，当边的类型是用户，矩阵映射是Wu，当边的类型是类别，映射矩阵是Wc；结合语义视图下和协同视图下的用户向量，计算用户浏览候选资讯的概率；候选资讯vτ的标题文本是其向量表示为用户向量用融合函数fmerge得到：用向量的点乘公式计算概率，并用softmax激活函数进行归一化： 其中，上标T是转置符号，表示概率；损失函数为： 其中，yτ代表资讯vτ的one-hot编码；函数用优化器来最优化。

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浙江纳里数智健康科技股份有限公司，其通讯地址为：310000 浙江省杭州市余杭区余杭街道文一西路1818-1号1幢520室；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”。