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龙图腾网获悉成都大学申请的专利用于元宇宙电商平台的区块链加密和深度学习检索的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：CN120354455B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510827914.3，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权用于元宇宙电商平台的区块链加密和深度学习检索的方法是由柯紫悦;杭行;李京鲜;张家玉;黄小琴;黄丽晨;余可欣设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于元宇宙电商平台的区块链加密和深度学习检索的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于元宇宙电商平台的区块链加密和深度学习检索的方法，其通过同态加密技术和零知识证明协议对用户行为数据、虚拟商品特征及社交网络关系进行隐私保护，并生成不可篡改的交易凭证，构建多模态加密数据集；设计带有注意力机制的深度学习检索模型并优化其参数；通过量化剪枝处理生成轻量级模型，部署于分布式边缘节点，结合动态资源调度算法实现虚拟商品的实时渲染与低延迟交互；引入联邦学习框架对模型进行增量更新；建立云边协同区块链同步机制，利用分片技术和共识算法确保数据一致性。本发明解决了传统元宇宙电商平台的隐私泄露、3D特征解析不足、高并发交互延迟高及数据协同效率低等问题，显著提升了平台的综合性能。

本发明授权用于元宇宙电商平台的区块链加密和深度学习检索的方法在权利要求书中公布了：1.一种用于元宇宙电商平台的区块链加密和深度学习检索的方法，其特征在于，包括：采用同态加密技术对用户行为数据、虚拟商品特征及社交网络关系进行隐私保护，并结合零知识证明协议生成不可篡改的交易凭证，构建包含多模态特征的加密数据集； 设计深度学习检索模型，其具体包括：构建由输入层、隐藏层和输出层构成的深度学习模型，输出层负责生成最终的特征向量；在所述隐藏层中引入注意力机制模块，用于通过计算特征点的重要性权重以增强对3D商品关键特征的捕捉能力；定义对比损失函数，其综合了与相似样本对的特征向量间距离成正比的损失项，以及在不相似样本对的特征向量间距离小于预设距离边界值时才产生惩罚的损失项，通过最小化所述对比损失函数优化模型参数，从而使相似样本的特征向量更接近，非相似样本的特征向量更远离； 通过对所述深度学习检索模型进行量化剪枝处理，得到轻量级检索模型，并将所述轻量级检索模型部署到分布式边缘节点，结合动态资源调度算法实现虚拟商品的实时渲染与低延迟交互；在所述边缘节点上，引入联邦学习框架对轻量级检索模型进行增量更新，通过局部模型训练与全局模型聚合的方式，在保证数据隐私的前提下实现模型的持续优化；建立云边协同的区块链同步机制，利用分片技术减少链上数据传输量，并通过共识算法确保云端与边缘节点间的数据一致性。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人成都大学，其通讯地址为：610000 四川省成都市龙泉驿区成洛大道2025号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。