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龙图腾网获悉巡飞智能(雄安)科技有限公司申请的专利一种智能终端的个性化推荐系统及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：CN120234471B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510371173.2，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种智能终端的个性化推荐系统及方法是由黄玉强;李夫霞设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能终端的个性化推荐系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种智能终端的个性化推荐系统及方法，属于人工智能及大数据技术领域，包括：五元多模态动态感知模块、时空注意力特征融合单元、分层联邦迁移学习框架、上下文感知强化推荐引擎以及边缘‑云协同进化机制，五元多模态动态感知模块用于同步采集生理特征、环境参数、行为数据、时空信息及社交关系图谱；时空注意力特征融合单元用于采用ST‑Transformer模型融合多模态数据。该系统在保证用户隐私的前提下，显著提升了复杂场景下的推荐准确性与实时性，为智能终端个性化服务提供了新的技术范式；该个性化推荐方法，跨设备迁移学习使新用户特征映射耗时大幅缩短，环境驱动亮度调节有效降低用户视觉疲劳度，增量学习明显减少模型更新数据量需求。

本发明授权一种智能终端的个性化推荐系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种智能终端的个性化推荐系统，其特征在于，包括： 五元多模态动态感知模块，用于同步采集生理特征、环境参数、行为数据、时空信息及社交关系图谱； 时空注意力特征融合单元，用于采用ST-Transformer模型融合多模态数据，通过动态时间规整DTW算法检测特征漂移； 分层联邦迁移学习框架，包含终端轻量化模型、边缘差分隐私聚合节点及云端知识图谱增强的Multi-TaskBERT模型； 上下文感知强化推荐引擎，基于双通道强化学习网络LSTM+CNN生成动态推荐策略； 边缘-云协同进化机制，用于通过增量式知识蒸馏OTF-Distill算法实现模型持续优化； 所述分层联邦迁移学习框架包括： 终端层，采用量化MobileViT处理视觉数据，TinyBERT处理文本数据，输出特征向量添加Laplace噪声； 边缘层，用于部署安全多方计算SMPC协议聚合特征向量，支持跨设备特征映射迁移； 云端层，用于构建包含300万+实体的知识图谱，通过元学习算法实现新场景快速适应； 所述边缘-云协同进化机制包括： 增量式知识蒸馏机制，采用OTF-Distill算法将云端GNN模型压缩至终端，知识蒸馏损失函数为： ； 其中是KL散度项；，其中为softmax输出概率；是L2正则项；α是正则化系数；是隐私损失项；β是隐私-性能平衡系数； 模型预热缓存机制，基于马尔可夫链预测用户行为模式，提前加载区域边缘服务器的推荐模型； 联邦学习更新机制，采用Paillier同态加密技术传输模型梯度，更新周期为每2000次用户交互触发。

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