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龙图腾网获悉闽江学院申请的专利一种基于多头自注意力机制的在线问答社区专家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：CN115408603B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202210889993.7，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于多头自注意力机制的在线问答社区专家推荐方法是由林耿;陈颖婷设计研发完成，并于2022-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多头自注意力机制的在线问答社区专家推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多头自注意力机制的在线问答社区专家推荐方法，涉及智能推荐技术领域。本发明提出的方法，核心在于构建的问题编码器和用户编码器，问题编码器由卷积神经网络和注意力机制组成，用于处理目标问题和用户历史回答问题，提取问题特征；用户编码器则是利用多头自注意力机制学习用户历史回答序列中隐含的动态兴趣特征，再结合用户的静态兴趣特征，获取用户的综合特征；最后，将输出的目标问题特征和用户综合特征进行相似性计算产生推荐结果，为平台提供准确、个性、实时的推荐服务，提高问题解答率。

本发明授权一种基于多头自注意力机制的在线问答社区专家推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多头自注意力机制的在线问答社区专家推荐方法，其特征在于，包括：问题编码器构建过程、用户编码器构建过程、预测器构建过程、深度学习模型训练过程以及预测过程； 所述问题编码器构建过程包括：对问题进行特征编码，提取问题标题和问题主题中的信息作为问题标签，将其与专家用户的兴趣标签进行匹配；将数据集中的所有问题记录进行训练，构造出问题编码器； 所述用户编码器构建过程包括：对用户的历史回答问题序列和用户关注主题进行特征编码；利用多头自注意力机制从历史回答问题序列中提取用户的动态兴趣特征信息，再从用户关注主题中提取用户的静态兴趣特征信息，将用户的动态兴趣表示向量和静态兴趣表示向量进行拼接，获取用户的综合表示向量； 其中，所述用户编码器构建过程具体包括： 步骤B1、挖掘用户的历史回答问题序列信息，先将历史回答问题按时间先后排列；再利用上一节的问题编码器对序列中的每个问题进行处理，获取它们的问题向量表示；最后，得到序列为序列长度； 步骤B2、多头自注意力机制通过加入位置向量表示给序列中的问题表示向量添加时序信息，得到序列，其计算公式为： 其中，pos是问题在序列中的位置，取值范围是即位置向量维度； 步骤B3、把序列输入多头自注意力机制网络结构来捕捉用户的动态兴趣变化，得到新的序列，每一个输出元素都是输入元素经过多头自注意力机制学习到的用户动态兴趣表示向量 步骤B4、通过用户关注的主题学习用户的长期兴趣表示向量； 从用户信息中提取用户关注主题表示关注的主题数量，先获取词嵌入表示，再进行全局平均池化，得到用户的静态兴趣表示向量，其计算公式为： 其中，是词嵌入表示D全局平池化的参数矩阵； 步骤B5、将用户的短期动态兴趣表示向量和长期静态兴趣表示向量进行拼接，获取用户的综合表示向量，如下式：； 所述预测器构建过程包括：对给定的问题和邀请用户，通过计算目标问题的表示向量和邀请用户的综合表示向量的相似度，判断当前用户是否会接受该问题的邀请； 所述深度学习模型训练过程包括：采集问答社区的训练数据，通过用户-问题的邀请记录结合用户画像和用户回答记录以及问题的描述信息构建训练样本，样本标签标注为0或1，将专家识别问题转化为分类问题；利用训练样本对模型进行训练，获得训练后的模型； 所述预测过程包括：对给定的问题和邀请用户，通过训练后的模型计算目标问题的表示向量和邀请用户的表示向量的相似度，判断当前用户是否会接受该问题的邀请，从而产生专家推荐结果。

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