中山大学刘玉葆获国家专利权
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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种序列推荐模型建模方法及装置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：CN117743687B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202311765397.9，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种序列推荐模型建模方法及装置是由刘玉葆;张森设计研发完成，并于2023-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种序列推荐模型建模方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种序列推荐模型建模方法及装置，本方案通过基于用户特征和交互项目序列特征，通过预设的特征门控模型，对用户特征与交互项目序列特征之间关系进行聚合计算，通过聚合项目之前的关联信息来学习一个项目出现在另一个项目的可能性聚合用户与项目之间的关联信息来学习用户对项目的关注度，然后获取输入的目标项目序列，用于代表用户当前意图，再结合因果效应计算公式，得到目标项目序列对应的事实预测分数和反事实因果分数，结合贝叶斯因果效应损失函数，对特征门控模型的参数进行训练，训练完成后即可获得序列推荐模型，按照本建模方法所构建的序列推荐模型能够准确地学习项目之间的真实关系，从而提高序列推荐模型的推荐预测准确度。
本发明授权一种序列推荐模型建模方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种序列推荐模型建模方法，其特征在于，包括： 获取用户集合以及所述用户集合对应的历史交互项目数据，并分别基于所述用户集合以及所述历史交互项目数据，生成用户特征和交互项目序列特征； 基于所述用户特征和所述交互项目序列特征，通过预设的特征门控模型，对用户特征与交互项目序列特征之间关系进行聚合计算，得到聚合特征； 获取输入的目标项目序列，结合所述用户特征与所述聚合特征，结合因果效应计算公式，得到所述目标项目序列对应的事实预测分数和反事实因果分数； 根据所述事实预测分数与所述反事实因果分数，计算所述目标项目序列的推荐预测分数，以根据所述推荐预测分数与贝叶斯因果效应损失函数，对所述特征门控模型的参数进行训练，当满足预设的训练条件时，基于训练后的所述特征门控模型，形成序列推荐模型。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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