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龙图腾网获悉杭州市滨江区浙工大人工智能创新研究院申请的专利一种基于多尺度行为建模与边界感知增强的无监督推荐系统异常检测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：CN121188669B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511714255.9，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于多尺度行为建模与边界感知增强的无监督推荐系统异常检测方法是由俞山青;周梦;王梦真;周金涛;汪泽钰;彭松涛;龙杰;钟高伟设计研发完成，并于2025-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度行为建模与边界感知增强的无监督推荐系统异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度行为建模与边界感知增强的无监督推荐系统异常检测方法，本发明涉及机器学习技术和推荐系统安全领域，针对现有无监督异常检测方法在用户行为建模粒度不足和边界异常识别能力有限的问题，本发明通过从用户、评分和项目三个视角及微观、局部和全局三个层面提取行为特征构建多尺度用户表示，并引入边界感知增强机制包括高损失样本重加权、多视角行为扰动和潜在空间对比正则，以强化对边界异常用户的判别能力；最终通过模型优化和异常评分输出实现精准检测，有效提升对异常用户行为的识别精度和系统鲁棒性。

本发明授权一种基于多尺度行为建模与边界感知增强的无监督推荐系统异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度行为建模与边界感知增强的无监督推荐系统异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 收集用户的多维行为数据并构建用户行为矩阵； 基于所述用户行为矩阵，从用户视角、评分视角和项目视角中的微观、局部和全局层面提取用户行为特征，形成多尺度行为特征表示； 所述从用户视角、评分视角和项目视角中的微观、局部和全局层面提取用户行为特征的过程包括： 在用户视角下，提取全局中心性、流行度范围和冷门偏好； 在评分视角下，提取评分波动性、局部评分一致性和全局评分统计； 在项目视角下，提取项目平均流行度、项目类型广度和项目类型分布多样性； 构建编码器-解码器模型，将所述多尺度行为特征表示编码为潜在表示，并通过解码器重构为重构特征； 引入边界感知增强机制，通过高损失样本重加权、多视角行为扰动和潜在空间对比正则，增强模型对边界异常用户的判别能力； 加权融合所述边界感知增强机制中的多个损失函数，并基于所述多尺度行为特征表示迭代优化模型参数； 所述加权融合所述边界感知增强机制中的多个损失函数的过程包括： 将重加权重构误差、掩码重构误差和潜在空间正则项进行加权融合，形成总损失函数； 基于所述总损失函数和所述多尺度行为特征表示，迭代优化所述编码器-解码器模型的参数； 基于优化后的模型输出的重构特征计算用户异常评分，并根据所述异常评分识别推荐系统中的异常用户。

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杭州市滨江区浙工大人工智能创新研究院，其通讯地址为：311000 浙江省杭州市滨江区长河街道湖西路575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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