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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利基于属性表征学习的联邦推荐冷启动方法、系统及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：CN120448820B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510945754.2，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于属性表征学习的联邦推荐冷启动方法、系统及介质是由江兴何;张信明设计研发完成，并于2025-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于属性表征学习的联邦推荐冷启动方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于属性表征学习的联邦推荐冷启动方法、系统及介质，涉及人工智能技术领域，将用户表征和冷商品的属性信息输入到已训练完成的联邦推荐模型中，输出用户对冷商品的偏好概率；所述联邦推荐模型的训练过程如下：基于所获取的热商品构建训练数据集；在当前训练轮次中，各客户端将用户表征和本地热商品表征输入到评分模型进行训练；所有客户端将当前训练轮次得到的更新后本地热商品表征上传到服务器端中，据以获取服务器端反馈的全局热商品表征和通用热商品表征，下一训练轮次中，将全局热商品表征作为客户端的本地热商品表征；该联邦推荐冷启动方法、系统及介质，有效解决联邦推荐场景中的冷启动问题。

本发明授权基于属性表征学习的联邦推荐冷启动方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.基于属性表征学习的联邦推荐冷启动方法，其特征在于，将用户表征和冷商品的属性信息输入到已训练完成的联邦推荐模型中，输出用户对冷商品的偏好概率，具体包括：在服务器端中，将冷商品的属性信息拼接为待编码文本输入到预训练大语言模型中，得到语义向量空间下的初始冷商品表征向量；将初始冷商品表征向量输入到表征对齐模型中，预估得到通用冷商品表征并下发到客户端，在客户端中，将通用冷商品表征和用户表征一起输入到评分模型中，将所得到的预测分数作为用户对冷商品的偏好概率； 所述联邦推荐模型的训练过程如下： 基于所获取的热商品构建训练数据集； 在当前训练轮次中，各客户端将用户表征和本地热商品表征输入到由多层感知机构建的评分模型进行训练； 所有客户端将当前训练轮次得到的更新后本地热商品表征上传到服务器端中，据以获取服务器端反馈的全局热商品表征和通用热商品表征，下一训练轮次中，将全局热商品表征作为客户端的本地热商品表征，将通用热商品表征作为本地热商品表征学习的正则化约束监督项； 在当前训练轮次中，服务器端将所有更新后本地热商品表征平均聚合为全局热商品表征，利用热商品属性信息文本构建通用热商品表征； 构建总损失函数，用于调整联邦推荐模型中的可训练参数。

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