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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于多模态提示和困难模态增强的多模态推荐方法及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：CN117150133B 。

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：202311125078.1，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于多模态提示和困难模态增强的多模态推荐方法及系统是由宋雪萌;董雪;刘萌;刘慧;甘甜;尹建华设计研发完成，并于2023-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态提示和困难模态增强的多模态推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于多模态推荐领域，提供了基于多模态提示和困难模态增强的多模态推荐方法及系统，其技术方案为：通过设计的多模态提示组件利用一个用户表示和不同的模态提示表示建模不同特定模态用户兴趣，能够有效地并且高效地学习用户兴趣，从而提高推荐系统的准确性；通过设计的困难模态增强组件能够增强在困难模态中的用户兴趣学习，确保所有模态下的用户兴趣都被很好地学习，从而提高推荐系统的准确性。

本发明授权基于多模态提示和困难模态增强的多模态推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多模态提示和困难模态增强的多模态推荐方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取用户数据和商品多模态数据； 基于用户数据和商品多模态数据对多模态推荐模型进行训练；其中，所述多模态推荐模型的训练过程包括： 基于用户数据进行用户多模态表示学习，利用一个用户表示和不同的模态提示表示建模用户在不同模态中的兴趣，得到用户多模态表示；所述利用一个用户表示和不同的模态提示表示建模用户在不同模态中的兴趣，具体包括： 为每个用户分配一个维表示作为基础用户表示； 为每个模态分配特定模态提示表示，其中为每个模态中提示表示的数量； 将被模态提示表示增强的基础用户表示表示用户对第个模态的兴趣； 共享的基础用户表示将建模不同模态间用户兴趣的一致性，而模态提示表示建模其差异性； 基于商品多模态数据，分别提取正例商品和负例商品的多模态表示，基于正例商品和负例商品的多模态表示确认困难模态，基于困难模态构造得到困难负例商品的多模态表示；所述基于正例商品和负例商品的多模态表示确认困难模态，包括： 计算所有模态下用户对于正例商品和负例商品的兴趣得分差距，将得分差距最小的模态作为困难模态； 结合用户多模态表示、正例商品多模态表示、负例商品多模态表示和困难负例商品的多模态表示，预测用户对于正例商品、负例商品和困难负例商品的兴趣得分；训练目标为用户对于正例商品的兴趣得分大于用户对于负例商品和困难负例商品的兴趣得分； 基于训练后的多模态推荐模型，输出用户对待预测商品的兴趣得分。

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山东大学，其通讯地址为：266237 山东省青岛市即墨滨海路72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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