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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种商品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：CN115187340B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202210813884.7，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权一种商品推荐方法及系统是由殷建;李炳廷;常宇鹏;吴国庆;刘晓伟设计研发完成，并于2022-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种商品推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种商品推荐方法及系统；其中，所述方法包括：获取用户评论和商品评论；将用户评论和商品评论，输入到训练后的商品推荐模型中，输出商品推荐结果；其中，训练后的商品推荐模型，其工作原理包括：对用户评论和商品评论分别进行编码，得到用户评论编码结果和商品评论编码结果；对用户评论编码结果和商品评论编码结果分别进行特征提取，得到用户评论特征和商品评论特征；对用户评论特征和商品评论特征进行加权交互融合，对融合结果提取用户评论与物品评论的拼接向量；对拼接向量进行评分预测，按照评分由高到低的顺序对商品进行排序，输出商品推荐列表。

本发明授权一种商品推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种商品推荐方法，其特征是，包括： 获取用户评论和商品评论； 将用户评论和商品评论，输入到训练后的商品推荐模型中，输出商品推荐结果；其中，训练后的商品推荐模型，其工作原理包括： 采用RoBERTa模型，对用户评论进行编码，得到用户评论编码结果； 采用RoBERTa模型，对商品评论进行编码，得到商品评论编码结果； 采用第一特征提取器，对用户评论编码结果进行特征提取，得到用户评论特征； 采用第二特征提取器，对商品评论编码结果进行特征提取，得到商品评论特征； 对用户评论特征和商品评论特征进行加权交互融合，对融合结果提取用户评论与物品评论的拼接向量； 对拼接向量进行评分预测，按照评分由高到低的顺序对商品进行排序，输出商品推荐列表； 所述商品推荐模型，其网络结构包括：并列的两条支路； 其中，第一条支路，包括依次连接的第一编码器、第一特征提取器、第一多层感知器； 其中，第二条支路，包括依次连接的第二编码器、第二特征提取器、第二多层感知器； 所述第一多层感知器的输出端和第二多层感知器的输出端，均与注意力机制层的输入端连接； 所述第一多层感知器的输出端、第二多层感知器的输出端和注意力机制层的输出端均与加法器的输入端连接； 加法器的输出端与第三多层感知器的输入端连接； 第三多层感知器的输出端与损失函数层的输入端连接，损失函数层的输出端与输出层连接； 所述采用第一特征提取器，对用户评论编码结果进行特征提取，得到用户评论特征；具体包括： 采用并列的五个卷积层，分别对用户评论编码结果进行特征提取，并列的五个卷积层的卷积核大小均不一样； 每一个卷积层输出一个用户评论子特征，总共输出五个用户评论子特征，将五个用户评论子特征进行拼接处理，得到用户评论特征。

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