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龙图腾网恭喜山东大学申请的专利基于跨模态对比和黎曼双曲几何的知识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：CN119336999B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202411873965.1，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于跨模态对比和黎曼双曲几何的知识推荐方法及系统是由史玉良;王越;王继虎;王新军;陈志勇;李晖;孔凡玉设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于跨模态对比和黎曼双曲几何的知识推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及知识推荐技术领域，公开了基于跨模态对比和黎曼双曲几何的知识推荐方法及系统，其中方法包括：获取用户与项目交互二分图；获取基础知识图谱；将所述用户与项目交互二分图与所述基础知识图谱进行结合，得到协同知识图谱；为协同知识图谱中的每个项目设置多模态特征，所述多模态特征，包括：视觉模态特征和文本模态特征；将协同知识图谱和项目的多模态特征，输入到训练后的知识推荐模型中，通过所述训练后的知识推荐模型为用户推荐项目；所述训练后的知识推荐模型，利用跨模态对比学习来进一步挖掘不同模态之间的潜在信息，为推荐任务引入了额外的监督信号。可以为用户推荐用户感兴趣的电影项目或游戏项目。

本发明授权基于跨模态对比和黎曼双曲几何的知识推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于跨模态对比和黎曼双曲几何的知识推荐方法，其特征是，包括：获取用户与项目交互二分图；获取基础知识图谱；将所述用户与项目交互二分图与所述基础知识图谱进行结合，得到协同知识图谱；为协同知识图谱中的每个项目设置多模态特征，所述多模态特征，包括：视觉模态特征和文本模态特征；将协同知识图谱和项目的多模态特征，输入到训练后的知识推荐模型中，通过所述训练后的知识推荐模型为用户推荐项目；所述训练后的知识推荐模型，利用跨模态对比学习来进一步挖掘不同模态之间的潜在信息，为推荐任务引入了额外的监督信号；其中，所述训练后的知识推荐模型，是通过以下步骤设计的：（1）将协同知识图谱的每个节点，在欧几里得空间进行初始化，得到每个节点的嵌入表示；将每个节点的嵌入表示，从欧几里得空间投影到庞加莱球模型的双曲空间中；（2）采用双曲关系感知的图神经网络，将双曲空间节点的嵌入表示映射到局部欧几里得的切线空间中，在切线空间中完成聚合操作后，映射回双曲空间，得到用户的知识表示和项目的知识表示；（3）基于用户的知识表示以及用户之间的共同交互次数，构建用户共现图；在用户共现图的基础上，再次使用双曲关系感知的图神经网络来捕捉层次和邻接信息，得到不同模态下用户的最终共现表示和项目的最终表示；（4）针对不同模态下用户的最终共现表示和所述项目的最终表示，开展跨模态的对比学习，挖掘用户和项目嵌入在不同模态下的潜在信息；（5）基于不同模态下用户的最终共现表示和所述项目的最终表示，输出推荐结果。

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 山东省济南市高新区舜华路1500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”。