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龙图腾网获悉汕头大学申请的专利一种基于衰减情感感知的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：CN115935053B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202210458841.1，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于衰减情感感知的序列推荐方法是由郑麟;周东霖;张志宏;郑仰鑫;邹振庭设计研发完成，并于2022-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于衰减情感感知的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衰减情感感知的序列推荐方法，建立了一个衰减情感记忆网络来模拟人的衰减情感的动态非线性衰减。该记忆网络采用指数记忆损失函数，根据序列中相邻两个物品之间的时间间隔计算出情感的衰减率，并在每个时刻利用衰减率对网络的长期记忆单元进行调整，以学习到真实的衰减后的情感特征。本发明提出了一种基于衰减情感感知的序列推荐模型，模型分别从情感衰减偏好和用户物品偏好两个通道进行处理，并将双通道进行融合得到融合偏好来挖掘用户的潜在喜好。采用本发明，可应用于中文应用情景，用于模拟真实世界中用户情感的衰减规律，构建基于衰减情感感知的序列推荐模型，并将其扩展应用到包含中文文本评论的真实场景与平台上。

本发明授权一种基于衰减情感感知的序列推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于衰减情感感知的序列推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：对数据集的物品集合构造一个物品嵌入矩阵，其中d表示隐藏的维度，I为物品集合，对嵌入矩阵添加位置嵌入一个与所述物品嵌入矩阵E具有同等形状的位置矩阵P：； S2：将注意力机制进行定义为，其中Q，K，V分别代表注意力机制中的查询，键和值,为比例因子； 将注意力机制进行线性映射，由输入得到Q，K，V，并输入到注意力层中： 其中是可学习的投影矩阵，都是表示两个矩阵相乘，模型在训练过程中自动调整的元素值，AE表示是模型从用户物品序列中学习到的结果矩阵； S3：利用自注意力机制计算两个物品之间的相关权重，从而根据历史行为学习物品之间的潜在关系P，然后将偏好经过一个前馈神经网络来得到生成物品偏好； S4：构造一个衰减情感记忆网络模拟情感的非线性衰减，并建立了衰减情感感知的自注意力通道来挖掘用户潜在的偏好，得到新的用户情感偏好矩阵；对于每一个时刻t的ASM-Net单元，通过将长期记忆矩阵改变为衰减的长期记忆矩阵，其这个过程定义为： 其中，为时刻t上的情感衰减率，并通过情感衰减率计算得到，为长期记忆矩阵，表示的是长期记忆矩阵乘以衰减率以后得到的中间矩阵，表示的是可学习的权重矩阵，表示的是可学习的偏置矩阵，表示的是和矩阵相乘，为得到衰减的长期记忆矩阵； S5：将情感生成的偏好和物品生成的偏好进行融合，使物品自我引导的偏好通道根据历史行为生成偏好，衰减情感感知的情感偏好通道通过计算衰减的情感信息挖掘情感偏好，用于准确发现用户的潜在需求。

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