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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于联邦学习和注意力机制的跨域推荐方法与装置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：CN116431915B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202310398860.4，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于联邦学习和注意力机制的跨域推荐方法与装置是由陈珂;丁宇佳;李环;寿黎但;陈刚设计研发完成，并于2023-04-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联邦学习和注意力机制的跨域推荐方法与装置在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种基于联邦学习和注意力机制的跨域推荐方法与装置，包括：获取用户的源域特征向量；在各个客户端上分别构建跨域推荐模型，根据源域特征向量获取用户的领域共享特征，根据用户的标识、商品的标识分别获取用户的领域特定特征和商品特征向量；对领域共享特征和领域特定特征进行聚合，得到混合特征向量；基于混合特征向量与商品特征向量进行推荐预测，得到用户对商品的偏好概率；基于联邦学习机制，训练所有客户端上的跨域推荐模型。本发明保障用户特征可以从源域准确迁移到目标域，又考虑了用户在不同领域偏好的多样性，从而提高推荐预测的准确率。

本发明授权一种基于联邦学习和注意力机制的跨域推荐方法与装置在权利要求书中公布了：1.一种基于联邦学习和注意力机制的跨域推荐方法，其特征在于，所述方法包括： 获取用户的源域特征向量； 在各个客户端上分别构建跨域推荐模型，根据源域特征向量获取用户的领域共享特征，根据用户的标识、商品的标识分别获取用户的领域特定特征和商品特征向量；对领域共享特征和领域特定特征进行聚合，得到混合特征向量；基于混合特征向量与商品特征向量进行推荐预测，得到用户对商品的偏好概率； 基于联邦学习机制，训练所有客户端上的跨域推荐模型； 其中，根据源域特征向量获取用户的领域共享特征，根据用户的标识、商品的标识分别获取用户的领域特定特征和商品特征向量包括： 构建一个多层感知机模型对用户的源域特征向量进行映射，映射后得到的向量记为用户的领域共享特征； 将目标域中用户的标识、商品的标识输入嵌入层中，经过矩阵变换生成用户在目标域的领域特定特征和商品在目标域的商品特征向量； 其中，对领域共享特征和领域特定特征进行聚合，得到混合特征向量包括： 初始化一个注意力矩阵，使用Softmax函数对其进行归一化；使用该注意力矩阵作为权重，基于注意力机制对领域特定特征和领域共享特征进行聚合，得到用户在目标域的混合特征向量。

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