买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于双流特征表示学习的多模态推荐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：CN119988742B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510159841.5，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于双流特征表示学习的多模态推荐方法及装置是由陈洪辉;党育卓;蔡飞;陈皖玉;潘志强;张鑫;段钰潇;陈炜捷设计研发完成，并于2025-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双流特征表示学习的多模态推荐方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种推荐方法，具体是涉及到一种基于双流特征表示学习的多模态推荐方法及装置。方法包括：将物品对应的多种模态的原始模态特征分别映射到模态对齐的空间和模态特有的空间，得到每一个模态对应的模态对齐特征和模态唯一特征；基于模态对齐特征构建第一跨模态物品‑物品图并获取第一增强物品模态特征表示，基于模态唯一特征构建第二跨模态物品‑物品图并获取每个模态对应的第二增强物品模态特征表示；在用户‑物品历史交互图进行交互学习得到第一用户特征表示、第一物品特征表示、第二用户特征表示和每个模态对应的第二物品特征表示；基于用户融合特征和物品融合特征进行预测，得到推荐结果。本方法可以得到准确度更高的推荐结果。

本发明授权基于双流特征表示学习的多模态推荐方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于双流特征表示学习的多模态推荐方法，其特征是，包括： 对于多个物品中的每一个物品，将所述物品对应的多种模态的原始模态特征分别映射到模态对齐的空间和模态特有的空间，在所述模态对齐的空间内得到每一个所述模态对应的模态对齐特征，在所述模态特有的空间内得到每一个所述模态对应的模态唯一特征； 基于所述模态对齐特征构建第一跨模态物品-物品图，并获取第一增强物品模态特征表示，以及基于所述模态唯一特征构建第二跨模态物品-物品图，并获取每个所述模态对应的第二增强物品模态特征表示； 在用户-物品历史交互图上使用用户偏好特征、所述第一增强物品模态特征表示和所述第二增强物品模态特征表示执行图卷积操作，得到第一用户特征表示、第一物品特征表示、第二用户特征表示和每个所述模态对应的第二物品特征表示，所述用户-物品历史交互图基于用户和物品的交互历史数据生成，所述用户偏好特征通过随机初始化得到； 基于用户融合特征和物品融合特征进行预测，得到推荐结果，所述用户融合特征为所述第一用户特征表示和所述第二用户特征表示融合得到，所述物品融合特征为所述第一物品特征表示和所述第二物品特征表示融合得到。

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中国人民解放军国防科技大学，其通讯地址为：410003 湖南省长沙市开福区德雅路109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”。