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龙图腾网获悉苏州市职业大学(苏州开放大学)申请的专利协同过滤模型的生成方法、项目推荐方法及其装置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：CN116467510B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310153112.X，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权协同过滤模型的生成方法、项目推荐方法及其装置是由鲜学丰;单镭;孙逊;赵朋朋设计研发完成，并于2023-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本协同过滤模型的生成方法、项目推荐方法及其装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种协同过滤模型的生成方法、项目推荐方法及其装置，该生成方法包括以下步骤：获取多个训练样本，每个训练样本均包含用户以及与所述用户有过交互的项目；获取每个训练样本对应的图像特征，获取每个训练样本对应的文本特征；对多个训练样本进行预处理，创建协同过滤模型，并利用多个训练样本对该协同过滤模型进行训练。综上所述，该协同过滤模型能够向用于推荐将来最有可能交互的若干项目，从而极大的提高该用户购买该项目的可能性。

本发明授权协同过滤模型的生成方法、项目推荐方法及其装置在权利要求书中公布了：1.一种用于项目推荐的协同过滤模型的生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取多个训练样本，每个训练样本均包含用户以及与所述用户有过交互的项目；获取每个训练样本对应的图像特征，获取每个训练样本对应的文本特征； 从所有训练样本中获取全部的不同的项目，基于聚类算法，获取每个项目对应的K个最相似的项目，其中，K为自然数，且K≥2；基于每个训练样本对应的特征表示，将所有的训练样本划分为若干簇；获取所有训练样本中的所有用户和所有项目，将所有用户和所有项目均作为节点，生成无向图G；如果任意的第二用户和第二项目位于同一个训练样本中，则在所述无向图G中，第二用户和第二项目之间具有连线；在所述无向图G中，获取第一项目之间最小跳数为偶数，且最小条数小于2N的所有项目并构成集合A；对于任意的第一项目，其对应的真样本为，其中，K为第一项目对应的K个最相似的项目组成的集合，C为与第一项目处于相同簇中的所有项目组成的集合； 创建协同过滤模型，在所述协同过滤模型中，损失函数为；其中，item1为任一用户，item2为item1对应的真样本中的任一训练样本，item3为item1对应的负样本中的任一训练样本，其中，item1对应的负样本=所有测试样除去item1对应的真样本，函数IDx的结果为训练样本x对应的特征表示；计算联合训练的总损失为；其中，为推荐算法中的损失函数，和是分别在视觉和文本两个模态下得到的对比学习的损失，是模型参数集；和分别是图像模态和文本模态对比学习任务强度的超参数，是正则化强度；BPR损失函数，其中，σ是激活函数，u为任一用户，i为任一项目，且项目为与用户u有过交互的项目，项目为与用户u没有交互的项目，交互过的样本的相似度分数，表示没有交互过的样本对的相似度分数； 使用多个训练样本对所述协同过滤模型进行训练。

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苏州市职业大学(苏州开放大学)，其通讯地址为：215104 江苏省苏州市国际教育园致能大道106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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