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龙图腾网获悉华南理工大学;广西中廪智工科技发展集团有限公司申请的专利基于VLSNR+MMOE组合式融合结构的多模态多任务皮肤护理推荐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：CN118839041B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202410903698.1，技术领域涉及：G06F16/9035；该发明授权基于VLSNR+MMOE组合式融合结构的多模态多任务皮肤护理推荐方法是由向友君;吴思雨;陈铭宇;孙跃坤;胡俊承;张淘珊设计研发完成，并于2024-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于VLSNR+MMOE组合式融合结构的多模态多任务皮肤护理推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于VLSNR+MMOE组合式融合结构的多模态多任务皮肤护理推荐方法，包括下述步骤：提取皮肤图像的皮肤特征；构建护肤品知识图谱；将皮肤图像的皮肤特征和护肤品特征输入因子分解机进行训练，生成TopK候选护肤品集；基于VLSNR模型的多模态注意力编码器进行编码；基于多头注意力机制计算不同位置特征之间的关系，基于GRU模型输出时间序列特征向量；将时间序列特征向量、产品图文特征融合向量、用户图文特征融合向量、个性化特征向量、上下文特征向量拼接后输入MMoE模型，输出CTR、CVR和用户满意度的预测结果。本发明能够精准识别用户皮肤特征，并结合护肤品知识库进行个性化推荐。

本发明授权基于VLSNR+MMOE组合式融合结构的多模态多任务皮肤护理推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于VLSNR+MMOE组合式融合结构的多模态多任务皮肤护理推荐方法，其特征在于，包括下述步骤： 基于CNN模型提取皮肤图像的皮肤特征； 爬取护肤品信息，解析护肤品说明书和用户评论信息，并转化为RDF三元组，定义护肤品本体模型，构建护肤品知识图谱； 从护肤品知识图谱提取护肤品特征，将皮肤图像的皮肤特征和护肤品特征输入因子分解机进行训练，基于因子分解机训练后的参数生成护肤品向量和用户的兴趣向量并计算两者的余弦相似度，生成Top K候选护肤品集； 基于VLSNR模型的多模态注意力编码器进行编码，生成用户历史行为序列向量、Top K候选护肤品的图文特征向量、个性化特征向量、上下文特征向量、产品图文特征融合向量、用户图文特征融合向量； 基于多层感知机，对用户历史行为序列向量和Top K候选护肤品的图文特征向量融合后的特征向量进行非线性变换，提取高层特征，基于多头注意力机制计算不同位置特征之间的关系，基于GRU模型输出时间序列特征向量； 将时间序列特征向量、产品图文特征融合向量、用户图文特征融合向量、个性化特征向量、上下文特征向量拼接后输入MMOE模型，输出CTR、CVR和用户满意度的预测结果。

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