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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种物品推荐模型的训练方法、物品推荐方法和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：CN113888282B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202111217365.6，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权一种物品推荐模型的训练方法、物品推荐方法和装置是由陈亮;谢涛;许杨俊;刘阳;郑子彬设计研发完成，并于2021-10-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种物品推荐模型的训练方法、物品推荐方法和装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种物品推荐模型的训练方法、物品推荐方法和装置，根据用户对不同物品的历史行为记录构建训练样本，历史行为记录包括用户对物品的多种类型交互信息；用户记忆网络从训练样本中提取物品潜在特征和用户潜在特征，用户潜在特征包括用户固有喜好特征和用户动态喜好特征，用户固有喜好特征通过用户记忆网络提取训练样本中的用户喜好信息得到，用户动态喜好特征基于记忆矩阵和双层注意力机制提取得到；用户记忆网络通过用户潜在特征和物品潜在特征计算训练样本的预测得分，通过训练样本的预测得分和标签计算得到的损失值更新网络参数，从而得到物品推荐模型，改善了现有的推荐系统存在的推荐效果不理想的技术问题。

本发明授权一种物品推荐模型的训练方法、物品推荐方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种物品推荐模型的训练方法，其特征在于，包括： 根据用户对不同物品的历史行为记录构建训练样本，所述历史行为记录包括用户对物品的多种类型交互信息； 通过用户记忆网络从所述训练样本中提取物品潜在特征和用户潜在特征，所述用户潜在特征包括用户固有喜好特征和用户动态喜好特征，所述用户固有喜好特征通过所述用户记忆网络提取所述训练样本中的用户喜好信息得到； 根据所述用户潜在特征和所述物品潜在特征计算所述训练样本的预测得分； 根据所述训练样本的预测得分和标签计算得到的损失值更新所述用户记忆网络的网络参数，直至所述用户记忆网络收敛，得到物品推荐模型； 其中，用户记忆网络提取用户潜在特征的过程为： 用户记忆网络基于所述物品潜在特征对当前的用户记忆矩阵进行读操作，获取第一用户记忆特征； 所述用户记忆网络基于所述用户固有喜好特征和所述物品潜在特征对所述用户记忆矩阵中的记忆特征进行双层注意力处理，获取第二用户记忆特征； 所述用户记忆网络融合所述第一用户记忆特征和所述第二用户记忆特征，得到用户动态喜好特征； 所述用户记忆网络融合所述用户固有喜好特征和所述用户动态喜好特征，得到用户潜在特征；所述用户固有喜好特征和所述用户动态喜好特征的融合方式为最小池化处理、最大池化处理、平均池化处理或线性加权处理。

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