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龙图腾网获悉齐鲁工业大学申请的专利一种基于特征的序列推荐数据增强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：CN115470258B 。

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：202211213108.X，技术领域涉及：G06F16/2457；该发明授权一种基于特征的序列推荐数据增强方法是由杨振宇;马凯洋;徐保杰;刘小玉设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征的序列推荐数据增强方法在说明书摘要公布了：本发明属于序列推荐技术领域，尤其涉及一种基于特征的序列推荐数据增强方法，包括以下步骤：对获取的原始用户序列进行预处理，将原始用户序列的所有项目映射到高维空间；利用K‑means聚类算法对预处理后的所有项目进行聚类，得到所有项目的嵌入分布；通过计算用户序列中的目标项目与聚类后簇心的距离，得到空间分布损失；对空间分布损失进行反向传播，得出嵌入每个维度梯度值；利用嵌入每个维度的梯度值，基于dropout的方法进行数据增强。该方法将项目的特征选择过程类比到项目嵌入空间中，求出项目嵌入每个维度的重要性排名，利用这个重要度进行嵌入级的数据增强过程。本发明通过向量层面的增强方法来保留序列的语义和结构，能够生成质量更高的增强数据。

本发明授权一种基于特征的序列推荐数据增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征的序列推荐数据增强方法，其特征在于，包括以下步骤： 对获取的原始用户序列进行预处理，将原始用户序列的所有项目映射到高维空间； 利用K-means聚类算法对预处理后的所有项目进行聚类，得到所有项目的嵌入分布； 通过计算用户序列中的项目与聚类后簇心的距离，得到空间分布损失，所述空间分布损失为： 其中，τ表示每个高斯分布相同的导数，v表示预测项目，ci是聚类后簇心的向量表示，K表示簇的个数； 对于给定的项目及其空间分布损失，对空间分布损失进行反向传播，但不进行梯度和参数的更新，将空间分布损失对项目梯度的绝对值作为重要性判断依据； 对空间分布损失进行反向传播，得出嵌入每个维度梯度值； 利用嵌入每个维度的梯度值，基于dropout的方法进行数据增强，所述的方法包括基于增强后的用户序列进行序列推荐任务，包括以下步骤： 将增强后的用户序列输入编码器，得到用户表示； 利用用户表示进行推荐预测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人齐鲁工业大学，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区大学路3501号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。