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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于反馈感知的局部与全局模型的推荐方法、终端及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：CN114490784B 。

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：202111497038.0，技术领域涉及：G06F16/2457；该发明授权基于反馈感知的局部与全局模型的推荐方法、终端及介质是由何铭凯;林晶;骆锦潍;潘微科;明仲设计研发完成，并于2021-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于反馈感知的局部与全局模型的推荐方法、终端及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于反馈感知的局部与全局模型的推荐方法、终端及介质，其中，方法包括：通过反馈感知的自注意力模型捕捉目标对象的局部偏好；根据位置注意力层和局部偏好进行全局偏好学习，并捕捉目标对象的全局偏好；通过自注意力机制和局部意图模型进行学习，并对目标对象的真实意图进行建模，得到真实意图模型；根据真实意图模型、局部偏好以及全局偏好进行预测，得到目标对象的下一行为预测结果。本发明通过反馈感知的自注意力模型区分用户的不同行为，可捕捉用户的局部偏好，以及通过局部偏好学习，可以得到用户的全局偏好；而且，基于真实意图匹配对应的物品，利用局部意图学习将用户在下一步的真实意图作为查询向量，得到准确的预测结果。

本发明授权基于反馈感知的局部与全局模型的推荐方法、终端及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于反馈感知的局部与全局模型的推荐方法，其特征在于，所述基于反馈感知的局部与全局模型的推荐方法包括以下步骤： 基于反馈感知的局部与全局模型，将反馈感知的自注意力块应用于局部偏好学习模块中，学习得到反馈感知的自注意力模型；所述反馈感知的自注意力块用于适应异构序列；所述反馈感知的自注意力块中设置有一系列反馈感知的查询矩阵、键矩阵以及值矩阵；所述反馈感知的自注意力块包括：自注意力层、前馈层以及反馈感知输入层；其中，所述自注意力层用于捕获不同物品之间的相似度，所述前馈层用于建模得到非线性关系，所述反馈感知输入层用于根据反馈感知的映射矩阵，生成反馈感知的查询矩阵、键矩阵和值矩阵； 通过所述反馈感知的自注意力模型捕捉目标对象的局部偏好； 根据位置注意力层和所述局部偏好进行全局偏好学习，并捕捉所述目标对象的全局偏好； 通过自注意力机制和局部意图模型进行学习，并对所述目标对象的真实意图进行建模，得到真实意图模型； 根据所述真实意图模型、所述局部偏好以及所述全局偏好进行预测，得到所述目标对象的下一行为预测结果。

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深圳大学，其通讯地址为：518060 广东省深圳市南山区南海大道3688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”。