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龙图腾网获悉中通服创立信息科技有限责任公司申请的专利基于深度学习的科技服务供需智能匹配方法、设备和介质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：CN120561315B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511052777.7，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权基于深度学习的科技服务供需智能匹配方法、设备和介质是由裴贵军;宋立锵;戢翔;赵永义;杜良辉设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的科技服务供需智能匹配方法、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的科技服务供需智能匹配方法、设备和介质，涉及深度学习技术领域，通过构建覆盖科技服务领域的多维度数据集，基于多任务学习对预训练语言模型进行后预训练，基于知识图谱构建知识图谱辅助样本；基于知识图谱辅助样本对，对第一优化模型进行对比学习得到第二优化模型；采集真实用户的历史交互数据对第二优化模型进行优化得到重排模型，然后对候选服务进行多维度相关性评分，基于加权排序得到最终推荐结果。通过构建领域特定数据集、设计创新性的多任务过渡训练与领域特定任务、引入自适应多任务权重优化机制、提出知识增强对比学习方法，并结合两阶段检索与重排策略，实现了科技服务供需数据的高效、智能、精准匹配。

本发明授权基于深度学习的科技服务供需智能匹配方法、设备和介质在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的科技服务供需智能匹配方法，其特征在于，包括以下具体步骤： 获取科技服务平台历史积累的用户需求与科技服务交互数据，构建科技服务供需匹配数据集； 构建预训练语言模型，基于多任务学习对预训练语言模型进行后预训练，得到第一优化模型； 具体包括： 基于掩码任务，对预训练语言模型的输入文本进行随机掩码；预训练语言模型根据剩下的可见文本，进行文本的语义理解；根据文本的语义理解，得到掩码隐藏的词语；将模型预测出的词语与实际掩码的词语进行相关性计算，得到预测准确性；基于预测准确性，使用交叉熵损失函数优化模型参数； 基于术语预测任务，使用领域词典从输入文本中提取关键技术术语；随机选择提取的关键技术术语，并在文本中用标记替换关键技术术语；根据上下文信息预测出用标记替换的关键技术术语；使用交叉熵损失函数计算预测的关键技术术语与实际的关键技术术语之间的差异，根据差异优化模型参数； 基于回归任务，根据输入文本提取得到需求文本和服务文本对；为每对文本标注一个相关性评分；使用预训练语言模型对需求文本和服务文本对进行编码，提取编码后的需求文本和服务文本对的语义特征向量；基于提取的特征向量进行相关性评分预测；根据相关性评分预测构建损失函数，优化模型参数； 排序任务：根据需求文本和服务文本对的相关性评分，基于相关性评分构建损失函数优化模型排序能力； 获取科技服务领域的知识图谱，构建知识图谱辅助样本对； 具体包括： 根据科技服务供需匹配数据集，生成科技服务领域的知识图谱； 在科技服务领域的知识图谱中，将属于同一技术子领域或具有强语义关联的需求-服务对定义为正样本，将跨技术领域或语义上无关的需求-服务对定义为负样本； 基于知识图谱辅助样本对，对第一优化模型进行对比学习，得到第二优化模型； 采集真实用户的历史交互数据对第二优化模型进行优化，得到重排模型； 基于重排模型，对候选服务进行多维度相关性评分，基于加权排序得到最终推荐结果。

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