广东工业大学周格睿获国家专利权
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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于多视角特征选择的推荐方法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：CN118377967B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202410563029.4，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于多视角特征选择的推荐方法是由周格睿;郭俊杰;陈浩设计研发完成，并于2024-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多视角特征选择的推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多视角特征选择的推荐方法，针对特征选择在推荐系统中对给定特征字段在不同数据中存在的差异性，以及自适应为每个数据实例选择特征过程中出现偏向于主要特征的问题，本发明提出多视图特征选择，有效的为每个实例选择丰富的特征信息，具体来说，本发明采用多个子网络组成的多视图网络，使每个子网络学习不同特征模式的数据特征，减轻对主导模式的偏差，促进特征选择过程的平衡性，并且采用有效的重要性评分建模策略，独立于每个领域进行策略建模，使特征之间不产生依赖性，最终有效提高特征选择在推荐方面的效率。
本发明授权一种基于多视角特征选择的推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多视角特征选择的推荐方法，其特征在于包含以下步骤： S1：具有特征选择的推荐模型构造过程，首先通过输入构造来为每个用户-项目对自适应的选择信息丰富的性别、价格和年龄特征字段，其次设计具有自适应特征选择的推荐模型； S2：多视图特征选择过程，提出一种能够选择丰富信息特征，同时避免偏向少数主要特征的控制器，该控制器的组件如下：（1）多视图网络，通过合并子网络的各种视图计算特征重要性，（2）重要性评分建模，决定特征选择的最终重要性得分；（3）设计具有自适应特征选择的推荐模型； S3：对已建模的网络结构进行优化，首先训练控制器和RS模型来预测用户-项目对的交互，将实例的加权特征向量表示为，并将相应的地面真值标签表示为，损失函数定义如下： ； 其中表示RS模型的参数，包括嵌入组件和后续层，表示控制器的参数，RS表示推荐模型。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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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