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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于高清图像生成技术的兴趣画幅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：CN115358820B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202211016627.7，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权一种基于高清图像生成技术的兴趣画幅推荐方法是由韦世红;张健;何玮康;肖云鹏;庞育才;李茜;王蓉;贾朝龙;李暾设计研发完成，并于2022-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于高清图像生成技术的兴趣画幅推荐方法在说明书摘要公布了：本发明属于互联网应用技术领域，特别涉及一种基于高清图像生成技术的兴趣画幅推荐方法，包括获取用户的历史交互行为数据，从中提取用户行为序列进行嵌入后与对应的粒度信息融合，得到输入向量；构建预测模型，预测模型的Item2Frame层根据输入向量获取多兴趣画幅矩阵，预测模型的高清兴趣画像生成层对得到的多兴趣画幅矩阵进行噪点补偿获取用户的整体高清兴趣画像的向量表示；计算用户的整体高清兴趣画像的向量表示与物品向量之间的相似度，将相似度最高的N个物品推荐给用户；本发明应用于电商平台为用户提供更为优质的服务，电商平台可以更准确地挖掘用户兴趣，从而推荐更多用户感兴趣的内容来为平台盈利。

本发明授权一种基于高清图像生成技术的兴趣画幅推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于高清图像生成技术的兴趣画幅推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取用户在一段时间内的历史交互行为数据，历史交互行为数据包括交互发生的时间以及物品交互的顺序； 根据用户历史交互行为数据，提取用户交互数据中存在的粒度信息； 用户在一段时间内的交互行为数据中的对象按照时间顺序进行排列，得到用户行为序列，并将该序列转换为嵌入矩阵； 将嵌入矩阵中的每个嵌入向量分别与其对应的粒度信息融合，得到输入向量； 构建预测模型，该模型包括Item2Frame层、高清兴趣画像生成层，Item2Frame层根据输入向量获取多兴趣画幅矩阵，即通过改进的自注意力函数来获得用户的多兴趣画幅，将用户的多兴趣画幅与输入向量相乘即可得到用户的多兴趣画幅矩阵，其中改进的自注意力函数获得用户的多兴趣画幅的过程包括： LeakyRelu＝max0,x+negative_slope*min0,x； 其中，A为用户的多兴趣画幅；negative_slope为负斜率控制因子；W1和W2为可训练的参数矩阵，W1的尺寸为da×d，W2为尺寸为da×K，da为多兴趣画幅的维度，d为嵌入矩阵的维度，K为兴趣画幅的个数；x表示输入leakyRelu的变量；H为用户的历史行为序列； 高清兴趣画像生成层对得到的多兴趣画幅矩阵进行噪点补偿获取用户的整体高清兴趣画像的向量表示，包括： 以输入向量作为高清兴趣画像生成层的输入，高清兴趣画像生成层包括注意力层，通过注意力层获取用户的多兴趣画幅补偿矩阵表示； 对多个注意力层进行堆叠，请将将残差连接、层归一化和dropout应用于堆叠的每一层注意力层； 最后一层注意力层输出用户的整体高清兴趣画像的向量表示； 计算用户的整体高清兴趣画像的向量表示与物品向量之间的相似度，将与用户的整体高清兴趣画像的向量表示相似度最高的N个物品推荐给用户。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人重庆邮电大学，其通讯地址为：400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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