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龙图腾网恭喜西安电子科技大学申请的专利基于ChatGPT的联合推荐和边缘缓存模型训练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：CN117194708B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202311013361.5，技术领域涉及：G06F16/735；该发明授权基于ChatGPT的联合推荐和边缘缓存模型训练方法是由王丹;赵梦晗;宋彬;白雅璐设计研发完成，并于2023-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于ChatGPT的联合推荐和边缘缓存模型训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于ChatGPT的联合推荐和边缘缓存模型训练方法和基于ChatGPT的联合推荐和边缘缓存方法，由边缘服务器获取用户设备发送的用户请求，基于内容流行度得到群体兴趣模型的流行度列表，基于ChatGPT模型得到用户兴趣模型的个性化推荐列表，将两者相结合通过联合推理生成用户请求的视频推荐预测并缓存，使得在边缘服务器的缓存内容命中用户请求时，用户设备从边缘服务器获取请求的视频，在边缘服务器的缓存内容未命中用户请求时，用户设备从云服务器获取请求的视频，可以在满足用户个性化需求的同时降低用户服务时延，使得边缘设备的缓存资源能够得到充分利用，减轻系统的传输负担和链路拥塞，提高用户的服务质量。

本发明授权基于ChatGPT的联合推荐和边缘缓存模型训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于ChatGPT的联合推荐和边缘缓存模型训练方法，其特征在于，应用于初始化后的边缘缓存场景中的边缘服务器，初始化后的边缘缓存场景包括一个云服务器、多个边缘服务器和用户设备，所述云服务器存储有若干视频；所述方法包括：步骤1，针对当前轮训练过程中的当前次训练，获取用户设备发送的测试样本，包括用户请求和作为真值的符合视频；其中，用户请求包括用户历史记录或用户显式意图；步骤2，基于当前轮训练前获取的最新的视频访问记录建立群体兴趣模型，得到当前轮训练中表征视频流行度的流行度列表；步骤3，基于已获取的训练集中的用户请求并基于ChatGPT模型调整prompt指令，建立用户兴趣模型，基于所述用户兴趣模型和所述测试样本中的用户请求得到当前次训练的个性化推荐列表；步骤4，利用权重系数将所述流行度列表和所述个性化推荐列表进行联合推理，得到当前次训练中所述测试样本对应的最终推荐列表，根据所述最终推荐列表确定缓存决策，并从所述云服务器缓存对应的视频；步骤5，根据所述测试样本判断缓存视频是否命中请求；计算对应的用户总服务时延，并基于当前次训练中测试样本内存在的用户历史记录更新视频访问记录；步骤6，判断来自测试样本的用户请求数量是否累计达到预设数量，若是，执行步骤7，若否，返回步骤1；步骤7，结束当前轮训练，计算当前轮训练中用户总服务时延的均值；步骤8，基于所述用户总服务时延的均值判断是否满足停止迭代条件；若是，执行步骤9，结束训练，得到训练完成的边缘服务器模型，若否，执行步骤10，调整权重系数，并返回步骤1开始新一轮训练。

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