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龙图腾网获悉江苏亿友慧云软件股份有限公司申请的专利基于对比学习和双边协同的下一个兴趣点推荐方法和装置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：CN114238773B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202111603826.3，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于对比学习和双边协同的下一个兴趣点推荐方法和装置是由沈利东;沈利辉;赵朋朋;李业芃设计研发完成，并于2021-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于对比学习和双边协同的下一个兴趣点推荐方法和装置在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了基于对比学习和双边协同的下一个兴趣点推荐方法和装置。所述方法，包括：获取多个用户的历史兴趣点序列，其中，每个用户的历史兴趣点序列包括相应用户所访问的若干兴趣点；根据所述多个用户的历史兴趣点序列所包括的多个兴趣点，获取所述多个兴趣点的历史用户序列；基于对比学习，根据所述多个用户的历史兴趣点序列以及所述多个兴趣点的历史用户序列，构建神经网络模型，并基于所构建的神经网络模型生成目标评分矩阵；根据所述目标评分矩阵，对选自于所述多个用户中的目标用户推荐下一个兴趣点。基于该方法和装置，可以生成能够准确反映用户偏好的目标评分矩阵，进而提高对于下一个兴趣点推荐的准确性。

本发明授权基于对比学习和双边协同的下一个兴趣点推荐方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于对比学习和双边协同的下一个兴趣点推荐方法，其特征在于，包括： 获取多个用户的历史兴趣点序列，其中，每个用户的历史兴趣点序列包括相应用户所访问的若干兴趣点； 根据所述多个用户的历史兴趣点序列所包括的多个兴趣点，获取所述多个兴趣点的历史用户序列，其中，每个兴趣点的历史用户序列包括对相应兴趣点进行访问的若干用户； 基于对比学习，根据所述多个用户的历史兴趣点序列以及所述多个兴趣点的历史用户序列，构建神经网络模型，并基于所构建的神经网络模型生成目标评分矩阵，其中，所述目标评分矩阵包括所述多个用户中每个用户对所述多个兴趣点中每个兴趣点的评分； 根据所述目标评分矩阵，对选自于所述多个用户中的目标用户推荐下一个兴趣点； 所述神经网络模型包括第一神经网络和第二神经网络； 所述基于对比学习，根据所述多个用户的历史兴趣点序列以及所述多个兴趣点的历史用户序列，构建神经网络模型，并基于所构建的神经网络模型生成目标评分矩阵，其中，所述目标评分矩阵包括所述多个用户中每个用户对所述多个兴趣点中每个兴趣点的评分，包括： 采用所述第一神经网络对所述多个用户的历史兴趣点序列进行处理，得到所述多个用户对各自对应的每个兴趣点的评分，生成第一评分矩阵； 采用所述第二神经网络对所述多个兴趣点的历史用户序列进行处理，得到所述多个兴趣点被各自对应的用户所赋予的评分，生成第二评分矩阵； 基于对比学习的损失函数，将所述第一评分矩阵和所述第二评分矩阵进行对比，并对所述神经网络模型进行训练； 基于训练完成的神经网络模型输出更新的第一评分矩阵，将更新的第一评分矩阵作为所述目标评分矩阵； 所述方法还包括： 根据所述多个兴趣点的历史用户序列，确定所述多个兴趣点中两两兴趣点之间的吸引力相似度； 所述采用所述第二神经网络对所述多个兴趣点的历史用户序列进行处理，得到所述多个兴趣点被各自对应的用户所赋予的评分，生成第二评分矩阵，包括： 将每个兴趣点的历史用户序列输入所述第二神经网络中进行处理，得到每个兴趣点被对应的每个用户所赋予的候选评分； 根据每个兴趣点被对应的每个用户所赋予的候选评分以及相应兴趣点与所述多个兴趣点中其他兴趣点之间的吸引力相似度，确定每个兴趣点被各自对应的用户所赋予的评分。

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