西安交通大学赵国帅获国家专利权
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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利基于个性化对比损失的序列推荐方法、系统、介质及设备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：CN116049547B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310003947.7，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于个性化对比损失的序列推荐方法、系统、介质及设备是由赵国帅;汤豪;钱学明设计研发完成，并于2023-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于个性化对比损失的序列推荐方法、系统、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于个性化对比损失的序列推荐方法、系统、介质及设备，对用户的交互记录数据按照时间先后顺序排列，形成用户的序列交互数据；利用用户序列交互数据，通过深度学习推荐模型SASRec得到用户和物品的特征表达；利用用户和物品的特征表达，基于个性化对比损失函数PCL进行模型训练。通过引入交叉熵或二值交叉熵损失的绝对约束和均匀性正则化约束，改进了对比损失CL仅有相对约束和对物品均匀性分布约束不足的问题，并形成了序列推荐方法PCL4SRec，显著地提升了序列推荐的性能。
本发明授权基于个性化对比损失的序列推荐方法、系统、介质及设备在权利要求书中公布了：1.基于个性化对比损失的序列推荐方法，其特征在于，按照时间先后顺序对用户的交互记录数据进行排列，形成用户序列交互数据；利用用户序列交互数据，通过深度学习推荐模型SASRec，基于个性化对比损失函数进行训练，得到用户和物品的特征表达和；利用用户和物品的特征表达和，基于个性化对比损失函数对深度学习推荐模型SASRec进行训练，依据用户和各个物品的相似度结果推荐最相似物品给用户，完成推荐任务； 个性化对比损失函数具体为： 或 其中，为超参数，为对比损失函数，为二值交叉熵，为交叉熵，为均匀性损失函数； 对比损失函数为： 其中，为基于用户、物品的特征表达、的余弦相似度，为目标用户的正样本，为训练批次大小，为用户的每个交互采样一个负样本构成负样本的集合，为温度系数； 二值交叉熵为： 交叉熵具体为： 其中，为预测值；为由0或1组成的onehot形式的真值，为训练批次大小，为非线性激活函数； 均匀性损失函数为： 其中，，为正样本集合中任意两个，为负样本集合中任意两个，为特征转换器，为期望。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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