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龙图腾网获悉中国工商银行股份有限公司申请的专利预测用户偏好的方法、装置、电子设备和介质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：CN112862538B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202110232587.9，技术领域涉及：G06Q30/0203；该发明授权预测用户偏好的方法、装置、电子设备和介质是由罗海华;张婷;房国标;胡春华设计研发完成，并于2021-03-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本预测用户偏好的方法、装置、电子设备和介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种预测用户偏好的方法、装置、电子设备和介质，可应用于人工智能技术领域。所述方法包括：获取用户物品交互矩阵，所述用户物品交互矩阵包括至少一个用户对至少一个物品的评价值；获取与所述至少一个物品中的目标物品相关的多类图像的特征数据；使用注意力模型根据所述多类图像的特征数据生成针对所述目标物品的视觉特征向量；以及使用深度矩阵分解模型根据所述视觉特征向量和所述用户物品交互矩阵来预测所述至少一个用户中的目标用户对所述目标物品的偏好程度。

本发明授权预测用户偏好的方法、装置、电子设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种预测用户偏好的方法，包括： 获取用户物品交互矩阵，所述用户物品交互矩阵包括至少一个用户对至少一个物品的评价值； 获取与所述至少一个物品中的目标物品相关的多类图像的特征数据包括： 针对每一类图像，使用经训练的卷积神经网络从该类图像中的每个图像提取第一特征向量，其中，所述第一特征向量表征第一个全连接层的输出向量；通过聚类算法对所提取的多个第一特征向量进行聚类，得到N个簇，其中N为大于1的整数；通过从每个簇选择一个第一特征向量，得到N个第一特征向量作为该类图像的特征数据； 使用注意力模型根据所述多类图像的特征数据生成针对所述目标物品的视觉特征向量包括： 使用第一注意力网络根据每一类图像的N个第一特征向量生成针对该类图像的第二特征向量包括：通过以下等式来根据每一类图像的N个第一特征向量生成针对该类图像的第二特征向量， 其中，表示物品，表示图像类别，表示每类图像的N个第一特征向量中的第个第一 特征向量，表示物品的第类图像的第个第一特征向量，ReLU表示激活函数，表示的隐式表达式，表示的重要性，表示物品的第类图像的第二特征向量， 表示第一注意力网络层与第二注意力网络层的第一置换矩阵，表示第一注意力网络层与 第二注意力网络层的第一偏置项，表示第一注意力网络层与第二注意力网络层的第一上 下文向量； 使用第二注意力网络根据所述多类图像的第二特征向量生成针对所述目标物品的视觉特征向量包括：通过以下等式来根据所述多类图像的第二特征向量生成针对所述目标物品的视觉特征向量， 其中，表示的隐式表达式，表示的重要性，表示物品的视觉特征向量，其 中物品为所述目标物品，表示第一注意力网络层与第二注意力网络层的第二置换矩 阵，表示第一注意力网络层与第二注意力网络层的第二偏置项，表示第一注意力网络 层与第二注意力网络层的第二上下文向量，其中，所述注意力模型包括所述第一注意力网 络层和所述第二注意力网络层； 使用深度矩阵分解模型根据所述视觉特征向量和所述用户物品交互矩阵来预测目标用户对所述目标物品的偏好程度包括： 基于所述用户物品交互矩阵中，表征同一个所述目标用户对所有物品的评价值的行元素，来生成目标用户的特征向量； 基于所述用户物品交互矩阵中，表征所有用户对所述目标物品的评价值的列元素，来生成目标物品的评价特征向量； 根据所述目标物品的评价特征向量和所述目标物品的视觉特征向量来生成所述目标物品的特征向量； 根据所述目标用户的特征向量与所述目标物品的特征向量之间的余弦相似度来预测所述目标用户对所述目标物品的偏好程度。

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