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龙图腾网获悉清华大学深圳国际研究生院申请的专利一种基于多模态特征聚类的推荐优化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：CN119579281B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411695222.X，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权一种基于多模态特征聚类的推荐优化方法是由李秀;张浩霖;金孟群;朱祥辉设计研发完成，并于2024-11-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态特征聚类的推荐优化方法在说明书摘要公布了：一种基于多模态特征聚类的推荐优化方法，旨在提高推荐系统的多样性和用户体验。该方法首先通过文本和视觉特征提取模型分别从商品标题和封面图片中提取特征，得到文本和视觉特征表示。随后，对这些特征进行特征对齐和标准化处理，以确保不同模态特征的一致性，再将它们融合成多模态嵌入向量，作为商品的统一特征表示。接下来，利用K‑Means聚类算法对融合后的多模态嵌入向量进行聚类，形成商品的聚类标识。在推荐过程中，系统监控已展示商品的聚类标识，并根据这些标识调整推荐策略，优先推荐与已展示商品不同聚类的商品，以避免过度分发相似内容，确保推荐内容的多样性。此方法通过整合多模态信息，优化了推荐系统的性能，有效解决了过度分发问题。

本发明授权一种基于多模态特征聚类的推荐优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态特征聚类的推荐优化方法，其特征在于，包括： 多模态特征提取：使用文本特征提取模型对商品标题进行特征提取，得到文本特征表示；使用视觉特征提取模型对商品封面图片进行特征提取，得到视觉特征表示； 特征处理和融合：对文本特征和视觉特征执行特征对齐和标准化处理，然后将处理后的文本特征和视觉特征进行融合，形成多模态嵌入embedding向量，作为统一的商品特征表示； 特征聚类：利用K-Means聚类算法对融合后的多模态嵌入向量进行聚类，根据商品之间的相似度将其分到不同的组中，以形成商品的聚类标识； 避免过度分发策略：在推荐过程中，监控推荐序列中已展示商品的聚类标识，根据商品的聚类标识调整商品展示策略，实施多样性控制，在确定下一个推荐商品时，优先选择与已展示商品聚类标识不同的商品，确保在推荐序列中避免过度分发同一聚类中的商品，从而提高推荐的多样性和用户体验。

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清华大学深圳国际研究生院，其通讯地址为：518071 广东省深圳市南山区桃源街道丽水路2279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”。

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