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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利具有共注意记忆机制的多偏好协同过滤推荐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：CN113961819B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202111060059.6，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权具有共注意记忆机制的多偏好协同过滤推荐系统是由刘林;文俊浩;周魏;杨正益;曾骏;覃梦秋;柳玲;蔡海尼;张瀚文;廖捷设计研发完成，并于2021-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本具有共注意记忆机制的多偏好协同过滤推荐系统在说明书摘要公布了：本发明公开具有共注意记忆机制的多偏好协同过滤推荐系统，包括交互信息获取模块、用户特征提取模块、用户潜在偏好提取模块、用户偏好过滤模块、推荐模块；本发明通过记忆模块捕获用户交互的高级信息。通过分解和重新组织多个图中的边来提取用户的潜在交互偏好。

本发明授权具有共注意记忆机制的多偏好协同过滤推荐系统在权利要求书中公布了：1.具有共注意记忆机制的多偏好协同过滤推荐系统，其特征在于：包括交互信息获取模块、用户特征提取模块、用户潜在偏好提取模块、用户偏好过滤模块、推荐模块； 所述交互信息获取模块获取用户和物品的交互信息，并建模为用户-物品二部图； 所述交互信息获取模块获取用户间的相似度、物品间的相似度，并分别建立用户-用户图和物品-物品图； 所述交互信息获取模块将用户-物品二部图、用户-用户图和物品-物品图传输至用户特征提取模块； 所述用户特征提取模块对用户-用户图、物品-物品图、用户-物品二部图进行特征提取，得到用户特征信息，并传输至用户潜在偏好提取模块； 所述用户潜在偏好提取模块根据用户特征信息计算出用户偏好，并传输至用户偏好过滤推荐模块； 所述用户偏好过滤推荐模块对用户偏好进行过滤，得到用户嵌入信息和物品嵌入信息，并传输至推荐模块； 所述推荐模块根据用户嵌入信息和物品嵌入信息生成物品推荐信息，并发送给用户； 用户潜在偏好提取模块计算用户偏好的步骤包括： 1计算用户u基于第m个偏好而选择物品k的概率即： 式中，表示由K列填充的矩阵；表示用户u的邻居集合；代表第m个偏好项特定特征；k∈{1，…，Ns}；表示两个矩阵的元素乘法；表示与第m个偏好下的物品i有关的矩阵、与具有第m个偏好的用户u有关的矩阵； 计算权重系数即： 式中，为与在第m个偏好下的物品有关的矩阵； 2计算在第m个偏好下的物品即： 3筛选出与用户u有相同偏好的用户，步骤包括： 3.1计算其他用户与用户u有相同偏好的概率和权重系数即： 式中，代表由K列填充的矩阵；代表第m个偏好用户特征；为与其他用户与用户u有相同偏好的概率有关的矩阵； 3.2计算与用户u有相同偏好的用户集即： 4计算用户偏好即： 式中，表示两个矩阵的元素乘法； 所述用户特征提取模块进行特征提取的步骤包括： s1利用存储在用户特征提取模块的记忆模块对用户-用户图和物品-物品图进行聚合，得到： 式中，Qm和Rm是第m个偏好的转换矩阵；pi是用户u的交互集，su是物品I的交互集；表示用户u与第m个特定用户的聚合信息；表示用户u与第m个特定物品的聚合信息； s2提取出用户u与第m个特定物品的交互特征用户u与第m个特定用户的交互特征即： 提取出物品I与第m个特定物品的交互特征与第m个特定用户的交互特征即：

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