买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于规则驱动的跨模态融合的点击率预测方法和系统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：CN121071802B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202511208611.X，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于规则驱动的跨模态融合的点击率预测方法和系统是由袁野;崔晓曦;成雨蓉;李博扬;王国仁设计研发完成，并于2025-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于规则驱动的跨模态融合的点击率预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于规则驱动的跨模态融合的点击率预测方法，包括步骤1、输入数据：步骤2、兴趣提取模块：利用胶囊网络从各模态提取多兴趣表示，对于每个模态m，使用胶囊网络提取兴趣表示；步骤3、多模态兴趣表示：得到不同模态的兴趣表示集合；步骤4、基于规则驱动的融合：通过融合判断树分类并融合兴趣表示；步骤5、跨模态融合兴趣表示；步骤6、点击率预测；步骤7、输出预测结果：输出最终的点击率预测值y。本发明通过引入融合判断树和分类判断模块，能够有效识别和分类不同模态中的兴趣信息，避免融合不匹配的兴趣信息，从而减少噪声的引入。提高点击率预测的准确性和推荐系统的整体性能。

本发明授权一种基于规则驱动的跨模态融合的点击率预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于规则驱动的跨模态融合的点击率预测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1、输入数据； 步骤2、兴趣提取模块：利用胶囊网络从各模态提取多兴趣表示，对于每个模态m，使用 胶囊网络提取兴趣表示： 其中，是用户在模态m上的历史行为序列，Embed是嵌入层； 步骤3、多模态兴趣表示：得到不同模态的兴趣表示集合； 步骤4、基于规则驱动的融合生成跨模态融合兴趣表示：通过融合判断树分类并融合兴趣表示，生成融合后的综合兴趣表示； 步骤5、点击率预测：将融合后的兴趣表示转换为点击率预测结果： 步骤6、输出预测结果：输出最终的点击率预测值y； 所述数据包括输入用户特征、目标项特征及行为序列； 所述行为序列包括ID特征、文本特征、图像特征； 步骤4中基于规则驱动的融合生成跨模态融合兴趣表示方法为：步骤4.1、融合判断树G：利用分类判断模块判断兴趣类别，分类判断模块的输出表示输入兴趣表示属于该类别的置信度： 其中，c是兴趣类别的向量表示，π是输入的兴趣表示，W和b是CJM的参数，σ是sigmoid激活函数； 步骤4.2、兴趣分类与融合：对同一类别的兴趣表示进行平均池化和MLP融合，对于每个兴趣类别c，通过平均池化操作将不同模态的兴趣表示进行融合： 其中，是包含兴趣类别c的所有兴趣表示集合； 然后，将不同兴趣类别的综合表示进行拼接，生成最终的跨模态融合兴趣表示：； 所述分类判断模块进行学习训练，具体为：根据分类判断模块的包容性和互补性性质，设计相应的损失函数，通过采样不同的输入兴趣表示，并根据当前融合判断树的判断结果确定其包含的兴趣类别，从而获得不同兴趣类别的表示，然后，基于这些表示定义集合操作，并将其转化为损失函数，具体公式如下： 其中，C是所有兴趣类别的集合，是C的子集。

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北京理工大学，其通讯地址为：100000 北京市海淀区中关村南大街5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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。