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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利基于异构图与同构图协同优化的多模态推荐方法及应用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：CN120198206B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510678549.4，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权基于异构图与同构图协同优化的多模态推荐方法及应用是由姚信威;何川;白俊峰;李强设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于异构图与同构图协同优化的多模态推荐方法及应用在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于异构图与同构图协同优化的多模态推荐方法及应用，对应每个模态分别构造用户‑物品异构图、物品‑物品同构图，以用户‑物品异构图对不同模态下的物品表征进行对齐及融合，基于不同模态的物品‑物品同构图生成模态融合的物品‑物品同构图；构建多模态推荐模型，以预处理后的数据进行训练，以训练后的多模态推荐模型实现内容推荐；应用于多模态推荐系统。本发明通过动态权重分配策略自适应融合用户对不同模态的偏好，显著提升用户和物品的表征质量，增强对稀疏交互数据的鲁棒性，最大化不同模态间的互信息，强制同一物品的多模态表征在映射后高度一致，有效缩小图像与文本等模态间的语义鸿沟，提升推荐结果的跨模态一致性。

本发明授权基于异构图与同构图协同优化的多模态推荐方法及应用在权利要求书中公布了：1.一种基于异构图与同构图协同优化的多模态推荐方法，其特征在于：所述方法对应每个模态分别构造用户-物品异构图、物品-物品同构图，以用户-物品异构图对不同模态下的物品表征进行对齐及融合，基于不同模态的物品-物品同构图生成模态融合的物品-物品同构图； 以用户-物品异构图对不同模态下的物品表征进行对齐及融合包括以下步骤： S1.1使用图神经网络得到不同模态下用户的表征和物品的表征； S1.2对不同模态下的物品表征进行多层次跨模态对齐： 构建对比层次交叉模态对齐模块，基于图神经网络的模型对原始模态特征进行编码，得到物品的单模态表示，通过映射层将不同模态的单模态表示映射到具有不同粒度的特征空间中，基于物品ID模态，以InfoNCE损失函数进行对齐； S1.3将不同模态下用户和物品的表征进行动态多权重跨模态融合： 构建动态多权重跨模态融合模块，为每个模态计算用户嵌入表示，以全连接层计算每个模态的非标准化注意力权重并以softmax函数进行归一化处理，使用归一化处理后的注意力权重和用户嵌入表示计算加权和，得到融合后的用户的表征；使用归一化处理后的注意力权重和用户嵌入表示计算加权和，得到融合后的物品嵌入表示； 构建多模态推荐模型，以预处理后的数据进行训练，以训练后的多模态推荐模型实现内容推荐。

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