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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于线性变分自编码器的个性化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：CN114238779B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202111467281.8，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种基于线性变分自编码器的个性化推荐方法是由印鉴;潘洲;刘威设计研发完成，并于2021-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于线性变分自编码器的个性化推荐方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于线性变分自编码器的个性化推荐方法，该方法输入是用户‑商品交互数据，而且是隐式反馈数据，即用户的点击、购买、浏览等行为，而不涉及具体的评分。所以输入数据以0‑1矩阵来表示，元素为1的位置表示相应的用户对相应的商品有交互，元素为0的位置则表示相应的用户对相应的商品无交互。接着，模型对用户‑商品交互矩阵的行向量和列向量分别进行正则化。正则化之后的交互矩阵输入到线性变分自编码器模型中，模型输出每个用户对所有商品喜好程度的概率向量，以此概率向量以及用户对所有商品的交互数作为参数构建一个多项式分布，重构的交互矩阵从此分布中采样得到。

本发明授权一种基于线性变分自编码器的个性化推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于线性变分自编码器的个性化推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：根据用户和商品的交互数据，构建用户-商品隐式反馈交互矩阵； S2：对用户-商品隐式反馈交互矩阵进行行列向量的正则化； S3：将正则化之后的用户-商品隐式反馈交互矩阵输入到线性变分自编码器的编码器中，经过编码可以得到每个用户的隐向量； S4：将步骤S3中得到的用户的隐向量输入到线性变分自编码器的解码器中，可以重构出每个用户的交互向量，最终组成一个重构的用户-商品交互矩阵； 所述步骤S4的过程是： S41：将步骤S3中得到的用户的隐向量，输入到解码器中，解码器输出一个概率向量，同时计算用户交互过的商品的数量，的计算方式如下： 其中，和分别为可训练的权重矩阵和偏置向量； S42：以以及作为参数，构造一个多项式分布，重构的用户的交互向量从这个多项式分布中采样得到，即； S5：结合变分自编码器中的训练技巧，对线性变分自编码器进行训练； 所述步骤S5的过程是： S51：根据步骤S4中计算得到的概率向量，计算用户的重构误差： S52：计算和的先验分布之间的Kullback-Leibler散度，其中,是标准正态分布，目的是对进行约束，使得多个用户的累加的结果能够接近标准正态分布： 其中，是和的维度； S53：结合以上的重构误差和KL散度，模型的损失函数定义如下： 其中，为超参数，用来调节KL散度对于模型的正则化作用； S54：要对求梯度，需要使得的采样过程可导，然而这是无法实现的，使用以下的重参数技巧进行采样： 其中，是一个随机向量，服从正态分布，每个训练轮次随机生成即可； S55：经过步骤S54的重参数技巧之后，通过梯度下降的方法进行优化，用Adam作为优化器，学习率为0.001对模型进行优化，在训练过程中，使用一个批次的交互向量，输入到模型中进行训练； S6：使用训练好的线性变分自编码器，将正则化之后的用户-商品隐式反馈交互矩阵输入到线性变分自编码器中，进行重构，得到每个用户对所有商品的概率向量，用于生成推荐。

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