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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于自适应反思机制驱动的大语言模型生成式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：CN121412461B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511999257.7，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于自适应反思机制驱动的大语言模型生成式推荐方法是由安健翔;张文桥;李俊成;汤斯亮;庄越挺设计研发完成，并于2025-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应反思机制驱动的大语言模型生成式推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应反思机制驱动的大语言模型生成式推荐方法，涉及推荐技术领域。该方法包括：对用户的行为数据进行在线实时学习，通过大语言模型确定初始推荐结果；通过初始推荐结果进行自动化反馈学习，计算三层反思得分以及综合反思得分；根据三层反思得分和综合反思得分，对初始推荐网络执行全量再生成或局部再生成，重新生成初始推荐结果；对新生成的初始推荐结果重新进行评估，确定新的综合反思得分，若新的综合反思得分小于综合得分阈值，则优化初始推荐结果的局部片段，得到局部生成结果；将局部生成结果和新生成的初始推荐结果加权融合，得到全局推荐结果。该方法能够在保证推荐精度的同时提高推荐效率。

本发明授权基于自适应反思机制驱动的大语言模型生成式推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应反思机制驱动的大语言模型生成式推荐方法，其特征在于，包括： 基于用户的行为数据，通过大语言模型进行预测，确定初始推荐结果； 根据初始推荐结果，计算局部反思得分、宏观反思得分和策略反思得分，并通过每一种反思得分的反思权重，将局部反思得分、宏观反思得分和策略反思得分进行加权，得到综合反思得分；局部反思得分表示初始推荐结果在语义层面与用户意图之间的局部偏差；宏观反思得分表示初始推荐结果与用户长期兴趣及主题分布的匹配程度；策略反思得分表示初始推荐结果对推荐质量与稳定性的影响； 根据各种反思得分和综合反思得分，对初始推荐网络执行全量再生成或局部再生成，重新生成初始推荐结果；全量再生成包括调整大语言模型的参数重新生成初始推荐结果；局部再生成包括调整初始推荐结果的局部片段； 对新生成的初始推荐结果重新进行评估，确定新的综合反思得分，若新的综合反思得分小于综合得分阈值，则将新生成的初始推荐结果作为上下文输入大模型，优化初始推荐结果的局部片段，得到局部生成结果； 将局部生成结果和新生成的初始推荐结果加权融合，得到全局推荐结果。

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浙江大学，其通讯地址为：310013 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866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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