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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利一种物品推荐方法、装置以及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：CN114491266B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202210110843.1，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种物品推荐方法、装置以及存储介质是由蔡晓东;刘家良设计研发完成，并于2022-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种物品推荐方法、装置以及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种物品推荐方法、装置以及存储介质，属于数据分析技术领域，方法包括：导入正样本数据集，对正样本数据集的交互矩阵构建得到交互矩阵和多个物品向量；构建训练模型，根据交互矩阵和多个物品向量对训练模型进行训练得到物品推荐模型；导入待推荐数据，将待推荐数据输入至物品推荐模型中，根据物品推荐模型得到物品推荐结果。本发明不需要进行传统的负采样，避免了采样过程带来的噪声干扰，也避免了在模型训练过程中训练崩塌的问题，提高了推荐的准确率和鲁棒性。

本发明授权一种物品推荐方法、装置以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种物品推荐方法，其特征在于，包括如下步骤： 导入正样本数据集，对所述正样本数据集进行交互矩阵的构建，得到交互矩阵和多个物品向量； 构建训练模型，根据所述交互矩阵和多个所述物品向量对所述训练模型进行训练，得到物品推荐模型； 导入待推荐数据，将所述待推荐数据输入至所述物品推荐模型中，根据所述物品推荐模型得到物品推荐结果； 所述正样本数据集包括多个正样本数据，所述对所述正样本数据集进行交互矩阵的构建，得到交互矩阵和多个物品向量的过程包括： 对多个所述正样本数据进行随机初始化，得到与各个用户对应的多个物品向量； 通过多个所述正样本数据构建原始交互矩阵，并按照预设比例对所述原始交互矩阵进行参数更替，得到更替后交互矩阵； 所述训练模型包括编码器和预测器，所述构建训练模型，根据所述交互矩阵和多个所述物品向量对所述训练模型进行训练，得到物品推荐模型的过程包括： S21：通过所述编码器以及与各个所述用户对应的多个物品向量分别对所述原始交互矩阵和所述更替后交互矩阵进行编码分析，得到与各个所述用户对应的第一用户向量以及与各个所述用户对应的第二用户向量； S22：通过所述预测器分别对各个所述第一用户向量以及与各个所述用户对应的多个物品向量进行映射，得到与各个所述用户对应的用户预测向量以及与各个所述用户对应的多个物品预测向量； S23：对所有的物品向量、所有的第一用户向量、所有的第二用户向量、所有的用户预测向量以及所有的物品预测向量进行损失分析，得到物品推荐模型。

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桂林电子科技大学，其通讯地址为：541004 广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1号；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”。