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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于多视图转换的双目标域个性化物品推荐方法及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：CN118673218B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202410883074.8，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于多视图转换的双目标域个性化物品推荐方法及装置是由徐小龙;朱凡;徐佳设计研发完成，并于2024-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多视图转换的双目标域个性化物品推荐方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多视图转换的双目标域个性化物品推荐方法及装置，属于人工智能技术领域。方法包括：通过对用户行为进行编码和模型训练，得到每个目标域的用户直接嵌入、用户关系嵌入和用户基于元路径的嵌入；分别构建个性化桥接函数，将本目标域的各个用户嵌入转换到另一个目标域；对各个转换后的嵌入进行合并，得到转换到本目标域的多视图转换嵌入；利用本目标域的解码器对用户直接嵌入和多视图转换嵌入进行解码，分别得到域内和跨域预测的物品推荐结果；利用联合损失函数对整个模型进行训练。本方法能够提供更加个性化和精确的推荐内容，有效减少单一视角带来的偏差和数据稀疏性问题，提高整体推荐系统的鲁棒性和可靠性。

本发明授权一种基于多视图转换的双目标域个性化物品推荐方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多视图转换的双目标域个性化物品推荐方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：分别构建两个目标域的关系图卷积网络RGCN模型和异构图注意力网络HAN模型，对所述RGCN模型和所述HAN模型进行训练，分别得到每个目标域的用户关系嵌入和用户基于元路径的嵌入；S2：对每一个目标域，使用本目标域的编码器对用户在本目标域的交互行为进行编码，获得本目标域的用户直接嵌入，具体包括：使用编码器对用户在本目标域的特定爱好行为进行编码，得到用户特定嵌入；使用编码器对用户在本目标域和另一目标域所共有的爱好行为进行编码，得到用户共享嵌入；将所述特定嵌入和所述共享嵌入进行合并，得到本目标域的用户直接嵌入S3：对每一个目标域，分别构建用户直接嵌入、用户关系嵌入和用户基于元路径的嵌入的个性化桥接函数，通过所述个性化桥接函数，将本目标域的用户直接嵌入、用户关系嵌入和用户基于元路径的嵌入转换到另一个目标域；S4：对每一个目标域，将从另一个目标域转换得到的用户直接嵌入、用户关系嵌入和用户基于元路径的嵌入进行合并，得到转换到本目标域的多视图转换嵌入；S5：对每一个目标域，利用本目标域的解码器对所述用户直接嵌入进行解码，得到域内预测的物品推荐结果；利用本目标域的解码器对所述多视图转换嵌入进行解码，得到跨域预测的物品推荐结果，具体包括：为了预测用户喜爱的物品，使用一个解码器对用户直接嵌入进行解码，公式如下： 其中，为一个两层线性网络的解码器，zx即为解码后得到的X域用户的预测结果； 其中，为一个两层线性网络的解码器，zy即为解码后得到的Y域用户的预测结果；得到的多视图转换后的嵌入包含一个域到另一个域的用户的偏好，用该嵌入代入解码器进行预测； 其中，与为同一解码器，是一个两层的线性反馈神经网络，经过解码器得到的zx_y即为用户在Y域的跨域预测结果； 其中，与中是同一解码器，是一个两层的线性反馈神经网络，经过解码器得到的zy_x即为用户在X域的跨域预测结果；由此，得到了用户通过域内预测的zx和zy，以及用户经过跨域预测的zx_y和zy_x；S6：利用联合损失函数对整个模型进行训练。

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