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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于多视图任务关系感知元学习的预测方法及系统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：CN115544352B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202210600257.5，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于多视图任务关系感知元学习的预测方法及系统是由朱燕民;王春阳;唐飞龙;俞嘉地设计研发完成，并于2022-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多视图任务关系感知元学习的预测方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于多视图任务关系感知元学习的预测方法及系统，针对给定冷启动用户的推荐任务，利用该任务自身的上下文交互信息学习用户个性化偏好表示的同时，利用该任务与其他推荐任务的多视图关联关系，聚合相似任务表示。基于学到的任务表示，本发明利通过查询在历史模型训练过程中学习到的任务感知的快速权重记忆，来为该任务生成个性化定制的评分预测模型初始参数。最终，评分预测模型通过在少量可观测交互上进行参数局部更新，得到该用户特有的评分预测模型，可以生成个性化推荐结果。

本发明授权基于多视图任务关系感知元学习的预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多视图任务关系感知元学习的预测方法，其特征在于，包括： 步骤1将用户的交互数据进行格式统一，作为后续推荐任务表示学习以及评分预测模型局部适应的输入部分，具体为：用户和物品交互的数据以及用户和物品的特征数据首先要进行数据清洗，去除掉可能存在噪声数据；同时要将交互的记录按照指定格式继续整理，根据记录的时间戳，为每个用户生成可观测交互的集合； 步骤2利用任务自身的上下文交互信息以及与其他任务的多角度关联关系，为当前推荐任务学习一个固定维度的向量表征，作为该任务特性表示，具体为：通过基于上下文的任务表示学习模块，对用户的交互信息进行用户兴趣建模，得到该任务的用户兴趣表征；通过多视图任务关系建模模块，利用用户画像，物品属性以及用户-物品交互构建异构信息网络，并从用户相似性、交互物品相似性以及交互物品属性相似性进行任务关联挖掘，结合相似任务的信息来表征当前推荐任务； 所述的多视图任务关系建模模块包括：异构信息网络构建单元、元路径抽取单元以及双层注意力聚合单元，其中：异构信息网络构建单元根据用户交互信息、用户属性信息和物品属性信息，构建异构信息网络，得到结构化的任务关系图；元路径抽取单元根据异构信息网络，基于元路径抽取目标任务间的邻居信息，得到相多视角关任务节点集合；双层注意力聚合单元利用任务节点集合，进行基于元路径的关系表示学习，聚合目标任务在异构图上的邻域信息，得到该任务的关系表示； 步骤3基于步骤2得到的推荐任务表示，利用参数初始化定制模块，查询不断更新的快速权重记忆单元，得到初始化参数偏移，作为该任务后续个性化评分预测模型的初始化参数，具体通过快速权重记忆网络，在历史训练过程中，保存任务表征感知的快速权重，作为参数初始化的额外记忆，并辅助生成个性化的评分预测模型的初始化参数； 步骤4利用任务自身的少量交互，进行参数的局部适应，通过参数的梯度优化，得到任务的个性化评分预测模型，作为后续模型更新的基础；当个性化评分预测模型经训练局部适应之后，会通过多个任务上的全局更新，对元学习模型进行训练； 步骤5基于步骤4得到的个性化评分预测模型，对指定用户生成推荐结果，具体为：先预测用户与候选物品之间的偏好分数，并选择偏好分数最高的物品，作为推荐结果推荐给用户。

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