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龙图腾网获悉中科(厦门)数据智能研究院申请的专利一种基于对齐损失的跨领域推荐冷启动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：CN115600001B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211320186.X，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于对齐损失的跨领域推荐冷启动方法是由庄福振;王飞;徐勇军设计研发完成，并于2022-10-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对齐损失的跨领域推荐冷启动方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于对齐损失的跨领域推荐冷启动方法，属于推荐方法技术领域，包括建立推荐问题的数学模型；建立单域潜在因子模型；计算模型的最小损失函数；利用训练完成的用户嵌入函数将用户从源域嵌入到目标域，创建编码‑解码框架，联合重叠数据和非重叠数据，构建低维损失训练模型。本发明所述的基于对齐损失的跨领域推荐冷启动方法通过采用自动编码器‑自动解码器框架将源域和目标域形成全连接的网络，再将源域和目标域中的数据进行降维，创建降维映射函数，避免嵌入高维映射函数在重叠用户和历史数据较少的情况下嵌入难度大的问题，同时对降维后的源域和目标域损失进行重叠用户对齐，有效缓解跨领域冷启动，提高跨领域推荐的性能。

本发明授权一种基于对齐损失的跨领域推荐冷启动方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对齐损失的跨领域推荐冷启动方法，其特征在于，包括如下步骤： A1、建立推荐问题的数学模型：创建源域和目标域数据集，并将源域记为，目标域记为，源域和目标域均创建项目集、用户集以及评价矩阵，将记为评价矩阵中用户对项目的评分，源域的项目集、用户集和评价矩阵记为、和，目标域的项目集、用户集合评价矩阵记为、和，在和存在重叠用户，并将重叠用户集记为，而在冷启动问题中所设置的目标用户是不属于源域用户集且属于目标域用户集的用户； A2、建立单域潜在因子模型：在源域中，将用户的嵌入和项目的嵌入分别记为和，其中记为嵌入的长度，建立评价矩阵中的概率模型； A3、计算模型的最小损失函数：利用极大似然法对进行评估，求解最小损失，并利用这种估计方法对源域和目标域分别训练出相互独立的概率模型； A4、利用训练完成的用户嵌入函数将用户从源域嵌入到目标域，创建编码-解码框架，联合重叠数据和非重叠数据，构建低维损失训练模型：将源域连接第一层自动编码器，将目标域连接第二层自动编码器，第一层自动编码器和第二层自动编码器分别连接有第一层自动解码器和第二层自动解码器，利用第一层自动编码器、第二层自动编码器、第一层自动解码器和第二层自动解码器构建完全连接的网络，利用第一层编码器和第二层编码器提取源域和目标域中的不变因素，计算重叠用户的低维对齐损失； A5、用目标域中的第二解码器将不变因子映射到目标域特定的项目中进行推荐； A2中，的概率模型如下： ， 式中：记为评分的概率，记为矩阵和的内积，记为方差，其中满足均值为、方差为的高斯分布，记为满足的高斯分布函数，使用的单域潜在因子推荐模型为基于深度学习的模型，作为全连接网络转换参数，所述全连接网络转换参数为第一层自动编码器和第二层自动解码器之间的转换参数。

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科(厦门)数据智能研究院，其通讯地址为：361021 福建省厦门市软件园三期凤岐路208-3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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