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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利一种数据冗余感知的推荐系统计算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：CN120030239B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510488826.5，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种数据冗余感知的推荐系统计算方法及系统是由黄禹;刘海峰;陈俊涛;郑龙;王庆刚设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据冗余感知的推荐系统计算方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数据冗余感知的推荐系统计算方法及系统，该方法包括：在推荐模型的数据图的构建过程中，将嵌入层的前向传播和反向传播阶段通过查找和合并操作进行统一处理；在查询和筛选过程中实时识别训练过程中的可重用数据；在推荐过程中利用识别出的可重用数据，生成参考子图，并将其作为候选推荐列表；设计一个通用的NMP架构，为嵌入层的整个训练过程即从统一到重用的过程提供无冗余的近存储加速，对参考子图进行处理，以加速获取最终的候选推荐列表。本发明为整个嵌入层训练过程提供了无冗余的近存储加速，在嵌入层的前向和反向训练阶段消除了内存访问和计算上的冗余，加速了推荐模型的整个训练过程。

本发明授权一种数据冗余感知的推荐系统计算方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种数据冗余感知的推荐系统计算方法，其特征在于，包括以下步骤： 1统一：在推荐模型的数据图的构建过程中，将嵌入层的前向传播和反向传播阶段通过查找和合并操作进行统一处理； 2识别：在查询和筛选过程中实时识别训练过程中的可重用数据；其中，可重用数据包括热点数据及其部分聚合结果； 3重用：在推荐过程中利用识别出的可重用数据，生成参考子图，并将其作为候选推荐列表； 所述步骤3具体包括如下子步骤： 3.1接收：接收来自训练数据的输入查询；其中，训练数据的输入查询由用户的输入查询构成； 3.2预处理：对输入查询进行预处理，以将用户的自然语言查询转换为系统能够理解的结构化数据；其中，预处理包括：解析、规范化和编码； 3.3分析：根据预处理后的查询，利用评分机制计算出可重用数据中的热点数据及其部分聚合结果；其中，评分机制是一个机器学习模型，它能够根据用户的历史行为和用户历史偏好数据，为每个候选推荐项分配一个相关性评分；每个候选推荐项指的是每个热点数据及其部分聚合结果； 3.4存储：将计算出的热点数据及其部分聚合结果存储在规约缓冲区中，并根据其相关性评分进行排序；其中，规约缓冲区用于暂存候选推荐项，用于存储热点数据及其部分聚合结果以及请求索引；在前向传播阶段，规约缓冲区用于存储嵌入向量的中间结果；在反向传播阶段，规约缓冲区用于存储梯度的中间结果； 3.5筛选：对规约缓冲区中的热点数据及其部分聚合结果进行筛选，筛选出相关性评分大于用户预定义阈值的热点数据及其部分聚合结果； 3.6查询：从规约缓冲区中查询筛选出的热点数据及其部分聚合结果； 3.7生成：基于从规约缓冲区中查询到的热点数据及其部分聚合结果，生成参考子图，并将其作为生成的候选推荐列表； 4加速：设计一个通用的NMP架构，为嵌入层的整个训练过程即从统一到重用的过程提供无冗余的近存储加速，对参考子图进行处理，以加速获取最终的候选推荐列表；其中，NMP架构在每个DIMM设备内集成有专用的处理单元，以用于执行查找和合并操作以及嵌入向量的更新。

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