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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于知识蒸馏的物品信息推送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：CN120812123B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511254298.3，技术领域涉及：H04L67/55；该发明授权基于知识蒸馏的物品信息推送方法是由赵满坤;刘志强;杨展;赵越;彭峰;喻梅设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识蒸馏的物品信息推送方法在说明书摘要公布了：本公开的实施例公开了基于知识蒸馏的物品信息推送方法。该方法的一具体实施方式包括：在目标软件上为用户进行物品信息推送；记录用户对所推送的物品信息的选择操作，得到选择操作信息；对选择操作信息与对应的物品信息进行特征提取，以生成目标特征信息；基于目标特征信息，更新学生模型，得到更新后学生模型；响应于检测到目标软件的页面刷新操作，利用更新后学生模型，生成物品推送信息序列；将物品推送信息序列中的物品推送信息发送至目标软件的显示终端以进行物品信息推送。该实施方式可以缓解回音室问题。进而，减少为用户重复推荐相同信息的次数，降低传输资源消耗。

本发明授权基于知识蒸馏的物品信息推送方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识蒸馏的物品信息推送方法，包括： 响应于检测到用户对目标软件的启动操作，根据预先存储的学生模型，在所述目标软件上为用户进行物品信息推送； 记录用户对所推送的物品信息的选择操作，得到选择操作信息； 对所述选择操作信息与对应的物品信息进行特征提取，以生成目标特征信息，其中，通过以下步骤进行特征提取： 对所述选择操作信息进行用户标识提取，得到当前用户标识； 确定所述物品信息对应物品类型； 将所述物品类型对应的物品标识确定为当前物品类型标识； 将所述当前用户标识和所述当前物品类型标识组成键值对信息，作为目标特征信息； 将所述目标特征信息输入至预先训练的双分支知识蒸馏网络中的相关性教师模型，以生成相关性特征知识标签，其中，所述双分支知识蒸馏网络包括所述相关性教师模型和多样性教师模型两个分支，所述相关性教师模型是根据用户历史偏好进行特征学习生成的，以用于推荐符合用户偏好的信息； 将所述目标特征信息输入至所述多样性教师模型，以生成多样性特征知识标签，其中，所述多样性教师模型用于提升模型推荐新颖物品的能力，拓展推荐物品范围； 对所述相关性特征知识标签与所述目标特征信息进行特征关联，以生成相关性特征梯度； 对所述多样性特征知识标签与所述目标特征信息进行特征关联，以生成多样性特征梯度； 确定所述多样性特征梯度与所述相关性特征梯度之间的余弦相似度，其中，所述余弦相似度表征所述多样性特征梯度与所述相关性特征梯度之间的特征关联程度； 响应于确定所述余弦相似度大于等于0，确定所述目标特征信息与所述学生模型对应的用户特征之间不存在推送冲突，其中，不存在推送冲突表征所述目标特征信息与所述学生模型对应的用户特征均处于所述用户的兴趣范围之内； 响应于确定所述余弦相似度为小于0，确定所述目标特征信息与所述学生模型对应的用户特征之间存在推送冲突，其中，存在推送冲突表征所述目标特征信息处于所述用户特征所对应的用户兴趣范围之外； 响应于确定所述目标特征信息与所述学生模型对应的用户特征之间存在推送冲突，基于所述目标特征信息，更新所述学生模型，得到更新后学生模型，其中，更新用户对应的学生模型用于拓展推送的物品品类范围，包括：将所述多样性特征梯度映射至所述相关性特征梯度所在的法线平面上，得到映射后多样性特征梯度；确定所述映射后多样性特征梯度与所述相关性特征梯度是否处于同一量级；响应于同一量级，基于所述映射后多样性特征梯度与所述相关性特征梯度，对所述学生模型进行更新，得到更新后学生模型； 响应于检测到所述目标软件的页面刷新操作，利用所述更新后学生模型，生成物品推送信息序列； 将所述物品推送信息序列中的物品推送信息发送至所述目标软件的显示终端以进行物品信息推送。

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天津大学，其通讯地址为：300072 天津市南开区卫津路92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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