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龙图腾网获悉宁波大学申请的专利一种基于微调大语言模型的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：CN119988598B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510109710.6，技术领域涉及：G06F16/335；该发明授权一种基于微调大语言模型的推荐数据增强方法是由刘柏嵩;毛宏赞;王紫靖;冯子宁设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于微调大语言模型的推荐数据增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于微调大语言模型的推荐数据增强方法，包括以下步骤：S1：针对核心任务，结合推荐系统场景中的用户‑物品交互特点与辅助信息，确定数据增强任务的优化目标并设计相应指令模板；S2：采用轻量级微调技术针对数据增强任务相关内容调整大语言模型的参数，以生成与核心任务高度对齐的数据，从而微调大语言模型；S3：通过微调大语言模型生成新的用户‑物品交互数据、补充物品特征信息、项目概要的增强数据；S4：将增强数据与推荐模型的原始数据进行整合，以优化推荐模型的训练。本发明通过增强用户‑项目交互、丰富项目属性、生成高质量的项目概要，有效缓解数据稀疏问题，提高推荐系统的泛化能力和推荐效果。

本发明授权一种基于微调大语言模型的推荐数据增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于微调大语言模型的推荐数据增强方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：针对推荐模型的推荐系统中的核心任务，结合所述推荐系统场景中的用户-物品交互特点与辅助信息，确定数据增强任务的优化目标并设计相应数据增强任务的指令模板； S2：采用轻量级微调技术针对所述数据增强任务相关内容调整大语言模型的参数，以生成高质量且与所述核心任务高度对齐的数据，从而微调大语言模型； S3：通过所述微调大语言模型生成新的用户-物品交互数据、补充物品特征信息、项目概要的增强数据； S4：将所述增强数据与推荐模型的原始数据进行整合，以优化所述推荐模型的训练； 所述步骤S2中采用低秩适配微调技术，仅对用户-物品交互生成策略、物品属性扩展能力、项目概要生成方法进行微调，以降低计算开销并确保生成数据的质量和一致性，所述低秩适配微调技术采用多目标微调，在推荐模型的预训练模型中的每层Transformer结构中添加可训练参数矩阵，通过联合优化监督目标和生成目标实现任务对齐，包括以下目标： 所述用户-物品交互生成策略微调通过生成新的用户-项目交互边，填补原始数据中稀疏的交互信息,优化目标用以下公式表示： 其中表示输入，表示输出，表示训练集，表示输出中第个token，第个token之前的所有token，是的原始参数，是表示用于生成新交互的秩分解矩阵参数； 物品属性扩展能力微调通过扩展物品的特征，使物品属性包含更多的描述性信息,优化目标用以下公式表示： 其中表示第个token的属性特征，是用于生成或扩展物品属性的秩分解矩阵参数； 项目概要生成方法微调通过为每个项目生成更具代表性的概要，以便于更精确的推荐,优化目标用以下公式表示： 其中表示第个token的概要，是用于生成项目概要的秩分解矩阵参数； 最终的学习目标计算为： 其中、、是平衡各目标重要性的超参数。

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