中国科学技术大学冯福利获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利基于大语言模型的隐空间解码生成式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：CN119887349B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510361574.X，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权基于大语言模型的隐空间解码生成式推荐方法及系统是由冯福利;王城冰;张洋;王志城;史天昊;鲍克勤设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于大语言模型的隐空间解码生成式推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大语言模型的隐空间解码生成式推荐方法及系统，所述方法包括：（1）、构建记忆模块，通过用户‑商品交互数据集生成训练样本的隐状态与真实商品的匹配对并存储，所述隐状态由大语言模型提取输入指令的最后一层最后一个隐状态得到；（2）、候选商品表示生成，从所述记忆模块中聚合与同一商品关联的隐状态，生成候选商品的隐空间表示；（3）、商品解码，计算测试样本的隐状态与候选商品表示的相似度，基于相似度排序生成推荐列表。本发明直接从大语言模型的隐空间进行解码，即只需要大语言模型前向传播一次获得用户输入的隐状态，避免了自回归方式的解码。显著降低大语言模型的解码商品的开销，且能保持优秀的推荐性能。
本发明授权基于大语言模型的隐空间解码生成式推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大语言模型的隐空间解码生成式推荐方法，其特征在于，所述基于大语言模型的隐空间解码生成式推荐方法包括： （1）、构建记忆模块，通过用户-商品交互数据集生成训练样本的隐状态与真实商品的匹配对并存储，所述隐状态由大语言模型提取输入指令数据的最后一层最后一个隐状态得到； 记忆模块的构建过程包括： 将用户交互历史转换为固定模板的指令数据； 通过大语言模型对指令数据进行编码，提取最后一层最后一个隐状态； （2）、候选商品表示生成，从所述记忆模块中聚合与同一商品关联的隐状态，生成候选商品的隐空间表示； （3）、商品解码，计算测试样本的隐状态与候选商品的隐空间表示的相似度，基于相似度排序生成推荐列表。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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