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龙图腾网获悉中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院申请的专利基于层次型文本交互的商品评分预测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：CN116308479B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202310104383.6，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权基于层次型文本交互的商品评分预测方法是由温家辉;王璐;张光达;王会权;郝锋;张拥军设计研发完成，并于2023-01-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于层次型文本交互的商品评分预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于层次型文本交互的商品评分预测方法，包括：确定用户和商品，获取用户和商品的历史评论文本和隐特征向量；获取历史评论文本对应的特征向量；根据特征向量，获取用户初始偏好特征和商品初始属性特征；融合用户的历史评论文本对应的特征向量和商品初始属性特征，获取用户交互偏好特征；融合商品的历史评论文本对应的特征向量和用户初始偏好特征，获取商品交互属性特征；融合用户初始偏好特征和用户交互偏好特征，获取用户偏好特征；融合商品初始属性特征和商品交互属性特征，获取商品属性特征；对用户偏好特征和商品属性特征之间的交互进行建模，获取用户对商品的预测评分。本发明能够提高商品评分预测精度，实现更好推荐效果。

本发明授权基于层次型文本交互的商品评分预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于层次型文本交互的商品评分预测方法，其特征在于，包括： 确定待预测的用户和商品，获取所述用户的至少一个历史评论文本和所述商品的至少一个历史评论文本，以及获取所述用户和所述商品的隐特征向量； 利用预先训练的卷积神经网络对所述历史评论文本进行处理，获取每个所述历史评论文本对应的词组级卷积特征向量； 对所述用户的历史评论文本对应的词组级卷积特征向量、所述用户的隐特征向量和所述商品的隐特征向量进行处理，获取所述用户的历史评论文本对应的特征向量，以及，对所述商品的历史评论文本对应的词组级卷积特征向量、所述用户的隐特征向量和所述商品的隐特征向量进行处理，获取所述商品的历史评论文本对应的特征向量； 根据所述用户的历史评论文本对应的特征向量和所述商品的历史评论文本对应的特征向量，获取用户初始偏好特征和商品初始属性特征； 对所述用户的历史评论文本对应的特征向量和所述商品初始属性特征进行融合，获取用户交互偏好特征； 对所述商品的历史评论文本对应的特征向量和所述用户初始偏好特征进行融合，获取商品交互属性特征； 对所述用户初始偏好特征和所述用户交互偏好特征进行融合，获取用户偏好特征； 对所述商品初始属性特征和所述商品交互属性特征进行融合，获取商品属性特征； 对所述用户偏好特征和所述商品属性特征之间的交互进行建模，获取所述用户对所述商品的预测评分； 利用预先训练的卷积神经网络对所述历史评论文本进行处理，获取每个所述历史评论文本对应的词组级卷积特征向量，包括：确定历史评论文本的组成单词；利用预先训练的卷积神经网络获取每个单词的词组级卷积特征；根据每个单词的词组级卷积特征，确定历史评论文本对应的词组级卷积特征向量； 利用预先训练的第一注意力机制模型对所述用户的历史评论文本对应的词组级卷积特征向量、所述用户的隐特征向量和所述商品的隐特征向量进行处理，获取所述用户的历史评论文本对应的特征向量，以及，对所述商品的历史评论文本对应的词组级卷积特征向量、所述用户的隐特征向量和所述商品的隐特征向量进行处理，获取所述商品的历史评论文本对应的特征向量； 根据所述用户的历史评论文本对应的特征向量和所述商品的历史评论文本对应的特征向量，获取用户初始偏好特征和商品初始属性特征，包括： 利用最大化池操作对所述用户的历史评论文本对应的特征向量进行处理，获取用户初始偏好特征； 利用最大化池操作对所述商品的历史评论文本对应的特征向量进行处理，获取商品初始属性特征； 利用预先训练的第二注意力机制模型对所述用户的历史评论文本对应的特征向量和所述商品初始属性特征进行融合，获取用户交互偏好特征； 利用预先训练的第三注意力机制模型对所述商品的历史评论文本对应的特征向量和所述用户初始偏好特征进行融合，获取商品交互属性特征； 利用预先训练的门控网络机制模型对所述用户初始偏好特征和所述用户交互偏好特征进行融合，获取用户偏好特征，以及，对所述商品初始属性特征和所述商品交互属性特征进行融合，获取商品属性特征； 运用预先训练的前向神经网络对所述用户偏好特征和所述商品属性特征之间的交互进行建模，获取所述用户对所述商品的预测评分。

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军事科学院国防科技创新研究院，其通讯地址为：100071 北京市丰台区东大街53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”。

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