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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种基于多模态信息的BPR服装推荐方法及系统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：CN117454014B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202311608704.2，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于多模态信息的BPR服装推荐方法及系统是由丁文鑫;张淑芳;黄翔东设计研发完成，并于2023-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态信息的BPR服装推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑多模态信息的BPR服装推荐方法及系统，结合服装细分类源数据采样负样本数据，并构建三元组数据；提取多模态服装特征，根据步骤S2的所述多模态服装特征输出第一类的视觉‑文本兼容空间特征集{fmulti}、第二类的服装名称特征集{fname}、第三类的组合特征集{fmulti}+{fname}；计算邻居特征集；计算服装多模态关系衡量矩阵MRM；计算得到BPR合理性服装推荐损失函数；通过曝光消减技术消减时尚数据集中的MCAR偏差，从而缓解数据稀疏性影响。与现有技术相比，本发明能够使服装推荐模型同时兼顾合理性和准确性。

本发明授权一种基于多模态信息的BPR服装推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态信息的BPR服装推荐方法，其特征在于，该方法包括： S1、结合服装细分类源数据采样得到负样本数据，构建三元组数据包括选定服装、配对正样本服装和非配对负样本服装； S2、根据步骤S1的三元组数据提取多模态服装特征， S3、根据步骤S2的所述多模态服装特征输出3类特征集，具体为：第一类的视觉-文本兼容空间特征集、第二类的服装名称特征集、第三类的组合特征集，其中表示特征拼接； S4、计算得到所述第一类的视觉-文本兼容空间特征集和所述第二类的服装名称特征集的邻居特征集； S5、计算服装多模态关系衡量矩阵MRM；进一步包括： S5.1、统计服装配对记录，得到服装交互矩阵M_Inter； S5.2、利用服装交互矩阵M_Inter和步骤S4的两个邻居特征集，得到服装多模态关系衡量矩阵MRM；MRM矩阵用于描述选定服装与配对正样本服装邻居的交互概率，3种矩阵组合方式为： 矩阵组合方式1：结合第一邻居特征集与服装交互矩阵M_Inter，计算得到语义关系衡量矩阵作为MRM矩阵； 矩阵组合方式2：首先概率融合第一邻居特征集与第二邻居特征集，再结合M_Inter矩阵，计算得到混合关系衡量矩阵作为MRM矩阵； 矩阵组合方式3：结合第二邻居特征集与服装交互矩阵M_Inter，计算得到交互亲和性度量矩阵n，将和n两个矩阵以一定概率系数或通过神经网络计算的概率矩阵融合，得到MRM矩阵； S6、将步骤S3输出的3类特征集和步骤S5计算的服装多模态关系衡量矩阵MRM的结合，计算得到基于BPR的合理性服装推荐损失函数； S7、得到综合考虑服装的曝光倾向和服装之间关联倾向的权衡结果，并根据权衡结果通过曝光消减技术消减时尚数据集中的MCAR偏差，从而缓解数据稀疏性影响。

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