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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于好奇心的个性化推荐方法、系统、计算机设备和存储介质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：CN115329191B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202210838987.9，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于好奇心的个性化推荐方法、系统、计算机设备和存储介质是由许可;杜佳润设计研发完成，并于2022-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于好奇心的个性化推荐方法、系统、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于好奇心的个性化推荐方法、系统、计算机设备和存储介质，所述方法包括：获取数据集，构建用户物品交互矩阵；将用户物品交互矩阵中的用户和物品编号分别输入好奇心模型中个体偏好模块和社会共识模块，分别输出个体偏好得分和社会共识分数；利用用户物品交互矩阵分别训练个体偏好模块和社会共识模块，根据初步训练后的两个模块输出的分数构建好奇心曲线，进而计算好奇心分数并作为指导权重对上述两个模块继续进行训练；利用训练好的两个模块，对真实场景中的用户物品交互数据进行预测，得到最终的推荐列表。通过本发明提供的方法，有效缓解了“信息孤岛”问题，实现了基于用户好奇心探索的多样性推荐，具有良好的实际应用价值。

本发明授权基于好奇心的个性化推荐方法、系统、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于好奇心的个性化推荐方法，其特征在于，所述方法包括： 获取数据集，根据数据集构建用户物品交互矩阵；所述数据集包括Movielens-1M和LastFM-2K； 将用户物品交互矩阵中的用户和物品编号输入好奇心模型中的个体偏好模块，得到个体偏好得分； 将用户物品交互矩阵中的用户和物品编号输入好奇心模型中的基于注意力机制的社会共识模块，得到社会共识分数； 将个体偏好得分和社会共识分数输入好奇心模型中的好奇心挖掘模块，生成好奇心曲线； 利用用户物品交互矩阵分别训练个体偏好模块和社会共识模块，根据初步训练后的个体偏好模块和社会共识模块输出的个体偏好得分和社会共识分数构建好奇心曲线，根据好奇心曲线计算好奇心分数并将其作为指导权重对个体偏好模块和社会共识模块继续进行训练； 利用训练好的好奇心模型中的个体偏好模块和社会共识模块，对真实场景中的用户物品交互数据进行预测，并对预测得分进行排序，得到最终的推荐列表； 其中，所述将用户物品交互矩阵中的用户和物品编号输入好奇心模型中的基于注意力机制的社会共识模块，得到社会共识分数，包括： 根据用户物品交互矩阵中的用户和物品编号，利用两个可学习的嵌入矩阵和得到社会共识模块中用户和物品的隐式特征表达；根据用户和物品的隐式特征表达，基于注意力机制进行社会共识关系显式建模，得到社会共识关系向量；其中，m和n分别表示用户和物品的数量，d表示用户和物品隐式特征的维度； 根据社会共识关系向量，通过头节点，关系，尾节点的三元组形式描述不同用户和物品之间的社会共识关系图； 根据社会共识关系图，聚合用户与其所对应的社会共识关系向量，得到基于社会共识的用户隐式特征，并通过与物品的隐式特征表达进行向量内积得到社会共识分数； 所述根据用户和物品的隐式特征表达，基于注意力机制进行社会共识关系显式建模，得到社会共识关系向量，包括： 对于访问过物品i的用户集合Ui＝{u1,u2,u3,...}，将用户集合Ui中的每个用户视为值向量，将物品i视为查询向量，利用注意力机制聚合访问过物品i的所有用户的信息，得到加权聚合后的社会共识关系向量ri，表示如下： atti,u＝sigmoidVi TWaVu 其中，Wa∈Rd×d指可学习权重，atti,u表示物品i对于用户u的注意力分数，Vu和Vi分别表示社会共识模块中用户和物品的隐式特征表达； 通过注意力机制完成不同社会共识的关系建模后，得到适用于整个数据集的社会共识关系向量集。

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