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龙图腾网恭喜湖南师范大学申请的专利一种基于扩散模型的自监督学习多模态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：CN119919217B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510412906.2，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权一种基于扩散模型的自监督学习多模态推荐方法及系统是由肖林;钟航;宋启亚设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扩散模型的自监督学习多模态推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于扩散模型的自监督学习多模态推荐方法及系统，本发明包括为多模态推荐模型在训练时采用的损失函数包括将用户物品的归一化交互矩阵采用扩散模型生成用户物品协作图、进行ID引导和提取模态语义共性以获得ID引导的协作图和各个模态引导的协作图，并分别计算ID引导模态表示的损失和增强语义一致性的损失并求和得到的自监督损失。本发明旨在使用扩散模型生成交互数据以注入模态信息以及ID信息，将注入后的数据进行对比来满足模态对齐、ID引导的特征表示并在自监督学习中注入模态感知的协作信号，从而获得有效的自监督损失来提升多模态推荐系统的推荐准确性。

本发明授权一种基于扩散模型的自监督学习多模态推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的自监督学习多模态推荐方法，其特征在于，包括下述步骤：将输入的用户原始ID嵌入、物品原始ID嵌入以及物品的图像和文本两个模态下的模态特征利用多模态推荐模型获得物品推荐列表，所述多模态推荐模型在训练时采用的损失函数包括自监督损失，且所述自监督损失的计算包括：将用户物品的归一化交互矩阵采用扩散模型生成用户物品协作图，且将用户物品协作图进行ID引导和提取模态语义共性以获得ID引导的协作图和各个模态引导的协作图，分别计算ID引导模态表示的损失和增强语义一致性的损失并求和作为自监督损失，其中取值为或，和分别表示图像模态和文本模态； 所述将输入的用户原始ID嵌入、物品原始ID嵌入以及物品的图像和文本两个模态下的模态特征利用多模态推荐模型获得物品推荐列表包括：分别对用户原始ID嵌入与物品原始ID嵌入进行相似图增强以获得更新后的用户ID嵌入与物品ID嵌入，将更新后的用户ID嵌入与物品ID嵌入通过图卷积得到协作视图嵌入；将各个模态下的模态特征投影后分别计算用户偏好以获得用户的模态特征、模态增强以获得物品的模态特征，将用户的模态特征、物品的模态特征通过图卷积得到各个模态偏好视图嵌入；将各个模态偏好视图嵌入正则化后与协作视图嵌入融合得到视图融合嵌入，将视图融合嵌入拆分得到最终的用户表示与物品表示，将最终的用户表示与物品表示进行内积得到每个用户对每个物品的评分，并针对每个用户选择评分靠前的K个物品作为得到的物品推荐列表输出。

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