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龙图腾网获悉浪潮通用软件有限公司申请的专利一种跨模态内容推荐方法、装置、设备、介质及产品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：CN120407952B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510925896.2，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种跨模态内容推荐方法、装置、设备、介质及产品是由张士良;丁一凡;韩嘉懿;宋刚;王建;刘继乔;刘金桐设计研发完成，并于2025-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨模态内容推荐方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本发明涉及推荐系统技术领域，公开了一种跨模态内容推荐方法、装置、设备、介质及产品。所述方法包括：获取用户在不同平台上的历史交互行为及交互针对的内容；针对每个内容，根据交互行为计算该内容的偏好系数；将每个内容进行编码得到内容语义向量，通过将各个内容语义向量及其偏好系数进行加权求和，得到针对该用户的用户偏好向量；基于所述用户偏好向量，执行内容推荐；其中，待查询内容向量集中的待查询内容向量是基于预训练的编码模型对当前平台的待查询内容进行编码得到的；所述编码模型采用多个用户偏好向量，以及与每个用户偏好向量相关和不相关的内容语义向量，基于对比学习训练得到。本发明能够实现跨平台、跨模态内容的准确推荐。

本发明授权一种跨模态内容推荐方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种跨模态内容推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取用户在不同平台上的历史交互行为及交互针对的内容； 针对每个内容，根据交互行为计算该内容的偏好系数； 将每个内容进行编码得到内容语义向量，通过将各个内容语义向量及其偏好系数进行加权求和，得到针对该用户的用户偏好向量； 在当前平台的待查询内容向量集中，基于所述用户偏好向量，执行内容推荐；其中，待查询内容向量集中的待查询内容向量是基于预训练的编码模型对当前平台的待查询内容进行编码得到的；所述编码模型采用多个用户偏好向量，以及与每个用户偏好向量相关和不相关的内容语义向量作为训练数据集，基于对比学习训练得到，具体对比学习训练过程为：获取多个用户兴趣特征以及多个内容项，作为训练数据集；针对每个用户兴趣特征构建用户偏好向量；针对每个内容项构建内容语义向量；用户偏好向量和内容语义向量维度相同；根据每个用户偏好向量及相应正样本内容语义向量和负样本内容语义向量的中间表达，基于对比学习，对预构建的编码模型进行训练； 所述偏好系数计算方法为： 针对每个内容的历史交互行为，分别获取交互开始时间、持续时长、交互类型，计算交互行为评价指标；所述交互行为评价指标包括：行为强度指标、行为类型指标、时效性指标和内容代表性指标； 对多个所述交互行为评价指标进行加权求和得到偏好系数。

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