西南石油大学隆兴获国家专利权
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龙图腾网获悉西南石油大学申请的专利一种基于对比学习与长尾重加权的扩散模型序列推荐方法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：CN120372100B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510890599.9，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于对比学习与长尾重加权的扩散模型序列推荐方法是由隆兴;张恒汝;徐媛媛设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于对比学习与长尾重加权的扩散模型序列推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于对比学习与长尾重加权的扩散模型序列推荐方法，涉及数据处理技术领域。方法包括：根据历史物品交互数据得到语义向量码本和各物品的逆流行度权重，并根据逆流行度权重更新语义向量码本；基于更新后的语义向量码本计算对比学习损失；针对每个样本，对该样本对应的语义向量进行动态融合，对目标物品信息进行加噪处理，并将动态融合结果和加噪处理结果作为扩散模型的输入，根据目标物品信息和模型输出得到重建损失，基于对比学习损失和重建损失优化扩散模型；利用训练好的扩散模型进行物品预测，并根据物品预测结果得到推荐物品。该方法可提升模型对用户兴趣的捕捉能力与生成推荐的准确性，以及增强对长尾物品的识别与覆盖。
本发明授权一种基于对比学习与长尾重加权的扩散模型序列推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对比学习与长尾重加权的扩散模型序列推荐方法，其特征在于，包括： 根据历史物品交互数据得到语义向量码本和各物品的逆流行度权重，并根据所述逆流行度权重更新所述语义向量码本； 基于更新后的语义向量码本计算对比学习损失； 针对所述历史物品交互数据中每个样本，对该样本及其在更新后的语义向量码本中对应的语义向量进行动态融合，对该样本对应的目标物品信息进行加噪处理，并将动态融合结果和加噪处理结果作为扩散模型的输入，根据所述目标物品信息和所述扩散模型的输出得到重建损失，以及基于所述对比学习损失和所述重建损失优化所述扩散模型； 利用训练好的所述扩散模型进行物品预测，并根据物品预测结果得到推荐物品。
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