重庆大学高旻获国家专利权
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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于对比学习联合优化的推荐方法、装置及设备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：CN116992164B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202310993858.1，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种基于对比学习联合优化的推荐方法、装置及设备是由高旻;周宏伟;郭林昕;周魏;王悦阳;曾骏;文俊浩设计研发完成，并于2023-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于对比学习联合优化的推荐方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于对比学习联合优化的推荐方法、装置及设备。推荐方法包括：获取用户和物品的交互数据并构建二部图；构建推荐模型包括嵌入层和图编码器，将二部图输入推荐模型进行对比学习联合优化训练直到满足训练停止条件；获取训练完成后图编码器输出的物品视图表示和用户视图表示，计算每个用户的用户视图表示与所有物品的物品视图表示的相似度，对相似度进行从高到低排序，向用户推荐排序中的前N个物品。取消了数据增强操作，消除了对数据增强的需求，将推荐任务和对比学习任务原本两个独立的任务结合成一个联合学习任务，提高了训练效率和稳定性，在对比学习联合优化框架下，推荐方法具有抑制推荐热门物品的能力，从而提升推荐性能。
本发明授权一种基于对比学习联合优化的推荐方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于对比学习联合优化的推荐方法，其特征在于，包括： 获取用户和物品的交互数据并基于所述交互数据构建二部图； 构建推荐模型，所述推荐模型包括嵌入层和图编码器，嵌入层分别对二部图中的用户和物品进行嵌入表示，图编码器分别对用户和物品的嵌入表示进行编码获得用户和物品的视图表示； 将二部图输入推荐模型进行对比学习联合优化训练直到满足训练停止条件；在推荐模型的每次训练中，按照预先构建的模型损失函数计算损失，基于所述损失调整推荐模型的参数，所述模型损失函数与用户视图表示的模长分布和物品视图表示的模长分布有关； 获取训练完成后图编码器输出的物品视图表示和用户视图表示，计算每个用户的用户视图表示与所有物品的物品视图表示的相似度，对相似度进行从高到低排序，向用户推荐排序中的前N个物品，N为正整数。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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