西南石油大學隆興獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉西南石油大學申請的專利一種基于對比學習與長尾重加權的擴散模型序列推薦方法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：CN120372100B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19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：202510890599.9，技術領域涉及：G06F16/9535；該發明授權一種基于對比學習與長尾重加權的擴散模型序列推薦方法是由隆興;張恒汝;徐媛媛設計研發完成，并于2025-06-30向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于對比學習與長尾重加權的擴散模型序列推薦方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于對比學習與長尾重加權的擴散模型序列推薦方法，涉及數據處理技術領域。方法包括：根據歷史物品交互數據得到語義向量碼本和各物品的逆流行度權重，并根據逆流行度權重更新語義向量碼本；基于更新后的語義向量碼本計算對比學習損失；針對每個樣本，對該樣本對應的語義向量進行動態融合，對目標物品信息進行加噪處理，并將動態融合結果和加噪處理結果作為擴散模型的輸入，根據目標物品信息和模型輸出得到重建損失，基于對比學習損失和重建損失優化擴散模型；利用訓練好的擴散模型進行物品預測，并根據物品預測結果得到推薦物品。該方法可提升模型對用戶興趣的捕捉能力與生成推薦的準確性，以及增強對長尾物品的識別與覆蓋。
本發明授權一種基于對比學習與長尾重加權的擴散模型序列推薦方法在權利要求書中公布了：1.一種基于對比學習與長尾重加權的擴散模型序列推薦方法，其特征在于，包括： 根據歷史物品交互數據得到語義向量碼本和各物品的逆流行度權重，并根據所述逆流行度權重更新所述語義向量碼本； 基于更新后的語義向量碼本計算對比學習損失； 針對所述歷史物品交互數據中每個樣本，對該樣本及其在更新后的語義向量碼本中對應的語義向量進行動態融合，對該樣本對應的目標物品信息進行加噪處理，并將動態融合結果和加噪處理結果作為擴散模型的輸入，根據所述目標物品信息和所述擴散模型的輸出得到重建損失，以及基于所述對比學習損失和所述重建損失優化所述擴散模型； 利用訓練好的所述擴散模型進行物品預測，并根據物品預測結果得到推薦物品。
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西南石油大學，其通訊地址為：610500 四川省成都市新都區新都大道8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”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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