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！

龙图腾网获悉南京大学申请的专利基于对比学习和有模型强化学习的多模态商品推荐系统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：CN117350812B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202311337786.1，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权基于对比学习和有模型强化学习的多模态商品推荐系统是由詹德川;叶翰嘉;韩路;邵明浩;周志华设计研发完成，并于2023-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对比学习和有模型强化学习的多模态商品推荐系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于对比学习和有模型强化学习的多模态商品推荐系统。首先，获取推荐系统中的商品图像、文字和标签的多模态数据，以及已经收集的用户行为数据，通过以对比学习为主的无监督学习方法构建商品特征；接着，利用构建好的商品特征以及用户行为数据构建用户特征作为状态，定义推荐商品为动作以及用户反馈为环境奖赏，训练离线强化学习模型；最后，将该模型作为预训练模型，部署到真实场景，当系统收集到新的用户行为数据时，及时更新模型。本发明利用强化学习的框架，应用对比学习多模态任务，综合大量商品与用户购物信息，构建了用户与推荐系统交互的马尔可夫过程，提升了推荐系统的精准性。

本发明授权基于对比学习和有模型强化学习的多模态商品推荐系统在权利要求书中公布了：1.一种基于对比学习和有模型强化学习的多模态商品推荐系统，其特征在于，包括基于对比学习的多模态特征融合模块、基于有模型强化学习的推荐系统离线预训练模块，以及系统部署到真实场景的强化学习在线更新模块； 基于对比学习的多模态特征融合模块中：收集推荐商品的信息，包括图像、文字描述，以及标签；对图像进行数据增强，进行对比学习图像表征；对商品文字描述利用对比学习方法学习文字表征；对具有相同标签商品的图像表征与文字表征使用对比学习方法学习商品的多模态表征； 基于有模型强化学习的推荐系统离线预训练模块中：定义部分可观察强化学习的观测、状态、动作、转移函数，以及奖赏函数；利用已收集的用户行为数据和商品数据作为离线强化学习轨迹数据，将观测通过编码器生成嵌入，通过嵌入构建隐状态，训练循环状态空间模型；利用训练好的模型，在模型中使用行动者-评论家方法学习策略； 系统部署到真实场景的强化学习在线更新模块中：对于真实场景中的用户，将其数据编码到循环状态空间模型，利用行动者的结果推荐给用户商品；利用持续获取的用户行为数据，将其构建为强化学习模型的轨迹，以此更新循环状态空间模型、行动者神经网络和评论家神经网络。

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南京大学，其通讯地址为：210023 江苏省南京市栖霞区仙林大道163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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。