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龍圖騰網獲悉中山大學申請的專利一種物品推薦模型的訓練方法、物品推薦方法和裝置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：CN113888282B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08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：202111217365.6，技術領域涉及：G06Q30/0601；該發明授權一種物品推薦模型的訓練方法、物品推薦方法和裝置是由陳亮;謝濤;許楊俊;劉陽;鄭子彬設計研發完成，并于2021-10-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種物品推薦模型的訓練方法、物品推薦方法和裝置在說明書摘要公布了：本申請公開了一種物品推薦模型的訓練方法、物品推薦方法和裝置，根據用戶對不同物品的歷史行為記錄構建訓練樣本，歷史行為記錄包括用戶對物品的多種類型交互信息；用戶記憶網絡從訓練樣本中提取物品潛在特征和用戶潛在特征，用戶潛在特征包括用戶固有喜好特征和用戶動態喜好特征，用戶固有喜好特征通過用戶記憶網絡提取訓練樣本中的用戶喜好信息得到，用戶動態喜好特征基于記憶矩陣和雙層注意力機制提取得到；用戶記憶網絡通過用戶潛在特征和物品潛在特征計算訓練樣本的預測得分，通過訓練樣本的預測得分和標簽計算得到的損失值更新網絡參數，從而得到物品推薦模型，改善了現有的推薦系統存在的推薦效果不理想的技術問題。

本發明授權一種物品推薦模型的訓練方法、物品推薦方法和裝置在權利要求書中公布了：1.一種物品推薦模型的訓練方法，其特征在于，包括： 根據用戶對不同物品的歷史行為記錄構建訓練樣本，所述歷史行為記錄包括用戶對物品的多種類型交互信息； 通過用戶記憶網絡從所述訓練樣本中提取物品潛在特征和用戶潛在特征，所述用戶潛在特征包括用戶固有喜好特征和用戶動態喜好特征，所述用戶固有喜好特征通過所述用戶記憶網絡提取所述訓練樣本中的用戶喜好信息得到； 根據所述用戶潛在特征和所述物品潛在特征計算所述訓練樣本的預測得分； 根據所述訓練樣本的預測得分和標簽計算得到的損失值更新所述用戶記憶網絡的網絡參數，直至所述用戶記憶網絡收斂，得到物品推薦模型； 其中，用戶記憶網絡提取用戶潛在特征的過程為： 用戶記憶網絡基于所述物品潛在特征對當前的用戶記憶矩陣進行讀操作，獲取第一用戶記憶特征； 所述用戶記憶網絡基于所述用戶固有喜好特征和所述物品潛在特征對所述用戶記憶矩陣中的記憶特征進行雙層注意力處理，獲取第二用戶記憶特征； 所述用戶記憶網絡融合所述第一用戶記憶特征和所述第二用戶記憶特征，得到用戶動態喜好特征； 所述用戶記憶網絡融合所述用戶固有喜好特征和所述用戶動態喜好特征，得到用戶潛在特征；所述用戶固有喜好特征和所述用戶動態喜好特征的融合方式為最小池化處理、最大池化處理、平均池化處理或線性加權處理。

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中山大學，其通訊地址為：510275 廣東省廣州市新港西路135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”。