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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于迁移学习的金融产品推荐方法及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：CN121329687B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202511902633.6，技术领域涉及：G06Q40/06；该发明授权一种基于迁移学习的金融产品推荐方法及系统是由王光臣;王金金;王树军;夏略博;孙铭泽设计研发完成，并于2025-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于迁移学习的金融产品推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于金融产品推荐相关技术领域，为了解决现有解决新用户冷启动问题，提出一种基于迁移学习的金融产品推荐方法及系统，利用金融域编码器学习用户对金融产品的偏好，利用社交域编码器学习用户在社交网络中的影响，减少跨域数据语义差异的干扰；通过引入基于桥梁用户构建的正交约束，以最小化金融域的共享特征与私有特征的相关性、社交域的共享特征与私有特征的相关性为目标分别对对应编码器训练，对共享特征和私有特征完成信息解耦；通过共享特征直接迁移和金融域私有特征填充，无需新用户金融历史记录即可生成推荐，解决金融产品推荐过程中新用户冷启动问题，提高个性化推荐的效果。

本发明授权一种基于迁移学习的金融产品推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的金融产品推荐方法，其特征在于，包括： 构建用户-产品交互图和用户社交交互图，根据用户-产品交互图和用户社交交互图确定桥梁用户，所述桥梁用户为同时存在用户-产品交互图和用户社交交互图中的用户； 基于所述用户-产品交互图对金融域编码器进行训练，使所述金融域编码器学习用户对金融产品的偏好；基于所述用户社交交互图对社交域编码器进行训练，使所述社交域编码器学习用户在社交网络中的影响；其中，基于桥梁用户构建正交约束的损失函数，以最小化金融域的共享特征与私有特征的相关性、社交域的共享特征与私有特征的相关性为目标分别对所述金融域编码器、所述社交域编码器进行训练； 所述正交约束的损失函数为： 其中，表示共享特征第行与私有特征第行的内积之和，表示桥梁用户共享特征的数量，表示桥梁用户私有特征的数量； 将新用户的社交关系输入训练好的社交域编码器，提取新用户在社交域的共享特征和私有特征，将社交域共享特征直接迁移为新用户的金融域共享特征，根据所有桥梁用户在金融域上的私有特征确定新用户在金融域的私有特征，将迁移的社交域共享特征和金融域的私有特征拼接，利用训练后的金融产品推荐层生成金融产品推荐列表； 由所述金融域编码器、所述社交域编码器和所述金融产品推荐层构成推荐模型，所述推荐模型训练的损失函数为： ； ； ； ； 其中，为主任务的损失函数，，表示用户，表示和用户交互的产品，表示和用户未有过交互的产品中随机选取的产品，表示用户对产品和产品的产品偏好得分的差值；为辅助任务一社交关系预测的损失函数，表示两个桥梁用户间存在社交链接的概率，表示两个桥梁用户间存在社交链接的真实的标签数据，为当前训练批次的用户对集合；为辅助任务二用户画像预测的损失函数，D表示当前训练批次的桥梁用户集合，C表示用户画像的类别数，表示用户u在第i上的真实标签，表示预测的用户u属于i类的概率；为领域判别任务中MMD平方损失，表示金融域共享特征矩阵的第行，表示社交域共享特征的第行，为高斯核函数，用于计算之间的相似度；为金融域正交约束的损失函数；为社交域正交约束的损失函数；为损失函数的加权系数，用于在多任务学习框架中平衡不同任务的训练目标，、、、表示训练批次大小。

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山东大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市历下区经十路17923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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