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龙图腾网恭喜厦门深度赋智科技有限公司申请的专利一种基于多模态特征关联的个性化推荐线上线下一体化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：CN114139051B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202111389263.2，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于多模态特征关联的个性化推荐线上线下一体化方法是由吉阳光;伍思恒;郭睿锐设计研发完成，并于2021-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态特征关联的个性化推荐线上线下一体化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机技术领域，公开了一种基于多模态特征关联的个性化推荐线上线下一体化方法，包括以下方法：1、构建数据采集模块；2、构建提取多模态特征模块；3、构建数据处理模块；4、构建协同过滤推荐算法模块，5、构建多模态特征关联的线下线上映射模块；6、构建定制化字段进行结果过滤模块，结合了当前自然语言处理中的模型，对线上线下商品包含的文本描述信息进行多模态特征，通过更有效的建模关联，可以在即使缺少线下用户购物数据的情况，依然能根据用户在线上行为透露出的个性化偏好，为其推荐出线下商品，并且能满足对最终个性化推荐出线上或线下的商品的一些定制化参数筛选，解决无法为用户提供面向线下商品的个性化推荐问题。

本发明授权一种基于多模态特征关联的个性化推荐线上线下一体化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态特征关联的个性化推荐线上线下一体化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：构建数据采集模块；S2：构建提取多模态特征模块；S3：构建数据处理模块；S4：构建协同过滤推荐算法模块；S5：构建多模态特征关联的线下线上映射模块；S6：构建定制化字段进行结果过滤模块；在S4中，包括以下步骤：S41：构建线上商品个性化推荐模块，生成线上商品推荐结果；S42：构建线下商店个性化推荐模块，生成线下商店推荐结果；S43：根据S41和S42，为每个用户得到其线上商品的个性化推荐列表result_online_list和线下商店的个性化推荐列表result_store_list；在S5中，包括以下步骤：S51：根据S43中得到的result_store_list表，为每个用户的个性化店铺推荐列表作为范围，找出关联所有的离线商品作为候选集，再根据result_online_list表，找出该用户对应的个性化线上商品推荐列表，利用faiss计算得到每个候选离线商品和线上商品的文本相似度，作为多模态特征的关联值，按照关联值大小排序后，取出指定个数的topK个离线商品，topK是从按关联值降序排列后的前K个；S52：在S51中，如果有用户在result_online_list表中，没有对应的线上消费推荐列表，即为其用线上热门商品列表topk_online_click_items进行默认填充，最终得到用户的离线商品个性化推荐列表user_off_items_rec_list_with_rank；S53：根据S43中得到的result_online_list，处理成键值对的形式，最终得到user_off_items_rec_list_with_rank表，然后，方便上传到redis服务器进行实时查询，以键值对的方式根据用户编码查询请求。

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