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龙图腾网获悉南开大学申请的专利基于反事实对比预训练的多模态推荐方法、系统和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：CN119939039B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510436912.1，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于反事实对比预训练的多模态推荐方法、系统和装置是由温延龙;任嘉睿;宋春瑶;袁晓洁设计研发完成，并于2025-04-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于反事实对比预训练的多模态推荐方法、系统和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及数据挖掘技术领域，提供一种基于反事实对比预训练的多模态推荐方法、系统和装置。获取用户数据、项目数据和用户项目之间的交互数据得到用户项目交互图，根据用户项目交互图构建反事实交互图；根据项目原始多模态特征得到净化后的项目模态特征；根据反事实交互图得到用户模态特征；根据协同特征和模态特征得到预训练的多模态表征；根据协同过滤模型，在用户项目交互图上微调预训练的多模态表征，得到最终用户表征和最终项目表征，根据最终表征计算用户对每个项目的偏好得分，根据偏好得分进行排序得到推荐列表。本发明通过充分利用未交互项目的多模态内容，有效地捕捉了用户的潜在兴趣偏好，可以明显提升推荐准确性。

本发明授权基于反事实对比预训练的多模态推荐方法、系统和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于反事实对比预训练的多模态推荐方法，其特征在于，包括： S1：获取用户数据、项目数据和用户项目之间的交互数据，根据所述用户数据、项目数据和用户项目之间的交互数据得到用户项目交互图，根据所述用户项目交互图构建反事实交互图； S2：随机初始化得到用户协同特征和项目协同特征，根据项目原始模态特征计算得到项目模态特征； S3：将所述项目协同特征和项目模态特征输入双线性交互净化模块，得到净化后的项目模态特征；根据所述净化后的项目模态特征和反事实交互图得到用户模态特征； S4：根据所述模态特征计算预训练的模态表征，根据所述协同特征计算预训练的协同表征，根据预训练的模态表征进行模态表征融合，计算最终用户多模态表征和最终项目多模态表征，将预训练的用户协同表征和最终用户多模态表征计算用户损失函数，将预训练的项目协同表征和最终项目多模态表征计算项目损失函数； S5：根据协同过滤模型，在所述用户项目交互图上微调预训练的用户多模态表征和项目多模态表征，得到最终用户表征和最终项目表征； S6：根据所述最终用户表征和最终项目表征计算用户对每个项目的偏好得分，根据所述用户对每个项目的偏好得分进行排序得到推荐列表。

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