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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于联合评分预测和理由生成的可解释推荐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：CN116070025B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202310110534.9，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于联合评分预测和理由生成的可解释推荐方法是由唐宏;张静;杨浩澜;金哲正;刘斌设计研发完成，并于2023-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联合评分预测和理由生成的可解释推荐方法在说明书摘要公布了：本发明属于推荐系统领域，具体涉及一种基于联合评分预测和理由生成的可解释推荐方法，包括：构建联合评分预测和理由生成的可解释推荐模型，评分预测模块包含用户项目历史交互中得到用户物品的自由嵌入，通过基于注意力的方面提取模块分别从用户和项目的评论集合中提取方面词并嵌入到相同的空间，分别输入到多层感知机中，在预测层结合两部分进行评分预测并进行推荐和生成推荐解释；本发明同时考虑用户历史交互中的评分数据和评论数据，并将其映射到同一空间更好的进行评分预测，提高了推荐的准确性，同时在解释生成的过程中考虑生成式和模板式的优点，解释的生成过程由模板进行指导，使得模板适应于所给定的特征，提高了解释的质量。

本发明授权一种基于联合评分预测和理由生成的可解释推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于联合评分预测和理由生成的可解释推荐方法，其特征在于，包括： S1：获取用户项目交互历史数据，对获取的用户项目交互历史数据进行数据集划分，生成训练数据集和测试数据集，并对训练数据集中的用户项目交互历史数据进行预处理，生成解释词汇表； 所述用户项目交互历史数据，包括：用户对项目的评分数据、评论数据； S2：建立联合评分预测和解释产生模型； 所述联合评分预测和解释产生模型，包括：偏好评分预测模块和解释生产模块； 所述偏好评分预测模块，包括：矩阵分解层、基于注意力机制的方面提取层、预测层； 所述解释生产模块，包括：编码器、解码器； S3：将训练数据集输入联合评分预测和解释产生模型进行模型的训练，通过损失函数计算联合评分预测和解释产生模型的损失直至收敛，得到训练好的联合评分预测和解释产生模型； S4：将测试数据集输入训练好的联合评分预测和解释产生模型，得到目标用户项目的评分预测，选择评分最高的项目对用户进行推荐，并生成相应的推荐解释； S41：将测试数据集输入偏好评分预测模块，测试数据集中的用户对项目的评分数据通过矩阵分解层，得到用户和项目的自由嵌入表征，用户和项目的自由嵌入表征通过MLP得到潜在特征空间的编码向量； S42：将测试数据集输入偏好评分预测模块，测试数据集中的用户项目的评论数据通过基于注意力机制的方面提取层进行提取评论句子的方面表征，再通过平均池化操作分别得到用户、项目的表征，并通过MLP得到方面特征空间的编码向量； S43：将潜在特征空间的编码向量和方面特征空间的编码向量通过预测层进行评分预测，得到用户对项目的评分，选择评分最高的项目对用户进行推荐； S44：将用户对项目的评分作为解释语句的情感判断，同用户项目对输入到解释产生模块中通过编码器中，解码器通过MLP多层感知机进行初始化信息得到的初始化向量，解码器采用门控单元的组合两个GRU生成最终的隐藏状态，根据初始化向量和最终的隐藏状态生成解释词在词汇表中的概率，并将概率最大的词汇作为生成的推荐解释。

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