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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于知识感知提示微调的视频媒体平台对话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：CN119739893B 。

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：202411950147.7，技术领域涉及：G06F16/735；该发明授权一种基于知识感知提示微调的视频媒体平台对话推荐方法是由杨旭华;骆杭;马钢峰设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识感知提示微调的视频媒体平台对话推荐方法在说明书摘要公布了：一种基于知识感知提示微调的视频媒体平台对话推荐方法，首先，使用对比学习方法对齐历史对话和历史实体的语义空间，进而生成统一输入的提示模板；在提示模版设计中增加了增强的相似用户表示，以缓解数据稀疏和冷启动问题；然后，将提示向量和历史对话向量输入预训练语言模型，并在对话任务和推荐任务下进行联合训练；最后，通过微调好的预训练语言模型分别生成预测的回复语句和推荐项目，进而得到视频媒体平台当前的自然语言响应。本发明使用知识感知提示微调方法，设计统一的提示模版并对对话任务和推荐任务进行联合训练，促进了对话和推荐模块间的协同，提升了视频媒体平台对话推荐的性能。

本发明授权一种基于知识感知提示微调的视频媒体平台对话推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识感知提示微调的视频媒体平台对话推荐方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤一、视频媒体平台通过与用户对话，为用户推荐可能感兴趣的视频项目；其中用户集合表示为，视频项目集合表示为，视频相关的实体集合表示为；视频媒体知识图谱由实体集合和实体之间的关系集合组成；平台与用户的第t轮之前的历史对话集合表示为，其中表示平台与用户的第j轮对话，第t轮的对话作为当前的回复标签；历史实体集合表示为,其中，表示第j轮对话中出现的实体集合，表示第j轮对话中出现的第i个实体； 步骤二、将历史对话集合C中的每个的按对话时间顺序连接成一个长句s，并用项目掩码替换对话中出现的视频名称；使用XLM-RoBERTa模型将长句s编码为一个单词嵌入矩阵S，再通过残差连接和自注意力神经网络得到历史对话的嵌入表示； 步骤三、基于视频媒体知识图谱，将历史对话中的实体进行实体连接，然后使用R-GCN模型对实体和它们之间的关系进行编码，得到实体节点在R-GCN模型的第（）层的表示，随着历史对话中实体节点的累积，得到一个实体嵌入矩阵，再通过残差连接和自注意力神经网络得到历史实体的嵌入表示； 步骤四、将同一段对话中得到的对话表示和实体表示设为正例，反之则设为负例，计算对比学习损失函数，进行预训练； 步骤五、将预训练后得到的历史实体表示作为用户表示u，进而得到训练集中的全体用户表示矩阵U；使用k近邻搜索算法，检索与用户表示u的最相似的k个用户表示；将相似用户集合中的每个以概率ρ替换为随机选择的用户表示； 步骤六、计算将相似用户表示与目标用户表示融合后得到的表示，遍历相似用户集合中的每个，以此方法得到增强的相似用户表示矩阵； 步骤七、随机初始化软标记提示向量；组合基于视频媒体知识图谱的用户表示、增强的相似用户表示以及软标记，得到提示模版； 步骤八、将提示模板输入给一个前馈神经网络，得到提示向量，并与历史对话C和回复标签R相组合，得到预训练语言模型PLM的输入向量； 步骤九、将提示向量和历史对话C输入PLM以生成预测的回复； 步骤十、计算对话任务的损失； 步骤十一、将PLM输入向量和推荐任务特殊标记输入PLM，得到PLM对应特殊标记的输出向量； 步骤十二、计算推荐任务的损失； 步骤十三、计算对话任务和推荐任务的联合损失函数Loss； 步骤十四、重复执行步骤六至步骤十三，当Loss小于指定的最小损失值后,结束计算； 步骤十五、将提示向量和历史对话C输入PLM以生成预测回复语句，将PLM输入向量和推荐任务特殊标记输入PLM得到推荐项目，用推荐项目的视频名称替换预测回复语句中的项目掩码，得到视频媒体平台对话推荐的当前的自然语言响应。

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