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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于大语言模型与时序链路预测的推荐方法及系统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：CN119398374B 。

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：202411334826.1，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权基于大语言模型与时序链路预测的推荐方法及系统是由于洋;林平;袁一鸣;吴江;贺超城;左任衔设计研发完成，并于2024-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型与时序链路预测的推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于大语言模型与时序链路预测的推荐方法及系统，方法包括：获取目标公司所在行业领域的相关专利数据并输入训练后的大语言模型，输出该行业领域专利产业链各个阶段的专利划分结果；采用滑动窗口策略从每个产业链阶段的专利数据中构建时序网络，并提取时序特征；将提取的时序特征输入经凌日优化算法优化的带多头注意力机制的CNN‑GRU模型，输出预测结果，并进行潜在技术融合机会筛选和验证；根据所选技术融合机会的社会影响力和技术聚焦程度，推荐下一阶段的潜在合作伙伴。本发明旨在通过结合深度学习文本挖掘、知识图谱和多维邻近属性网络等方法，从时间维度和动态变化的角度出发，精准识别和推荐潜在的技术合作伙伴。

本发明授权基于大语言模型与时序链路预测的推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大语言模型与时序链路预测的推荐方法，其特征在于，包括： 获取目标公司所在行业领域的相关专利数据并输入训练后的大语言模型，输出该行业领域专利产业链各个阶段的专利划分结果； 采用滑动窗口策略从每个产业链阶段的专利数据中构建时序网络，并提取时序特征； 将提取的时序特征输入经凌日优化算法优化的带多头注意力机制的CNN-GRU模型，输出预测结果，并进行潜在技术融合机会筛选和验证；其中，利用卷积神经网络CNN提取局部时序特征，将从时序网络中提取的时间特征输入CNN层，通过卷积运算提取局部空间特征，并通过池化层和剔除层防止降尺度和过拟合；将处理后的数据传递给GRU层，利用GRU捕捉长序列的时间依赖性，获取时间序列信息；引入多头注意力机制增强对时序特征重要部分的关注度，获取的时间序列信息进入MHAM层，通过线性变换和关注机制，将GRU层输出的隐藏状态映射为键、值和查询向量，通过掩码缩放点乘注意力机制计算注意力权重；来自多头注意力机制的多组加权输出经由全连接层进行激活后，进入输出层，输出表示预测的节点对在未来时间步长中是否会产生链接的概率值，1表示链接，0表示不链接；链接预测的结果表示，当输入特征是过去设定时段内两个技术领域之间的时间特征时，这两个技术领域是否会在下一步产生融合； 进行潜在技术融合机会筛选和验证，包括：进行市场新颖性计算、技术稳定性评估及技术影响力测量，对得到的市场新颖性、技术稳定性和技术影响力三个指标进行特征归一化和加权计算，得到潜在技术融合机会； 根据所选技术融合机会的社会影响力和技术聚焦程度，推荐下一阶段的潜在合作伙伴，包括：根据企业在目标技术领域内的专利数量及其专利的引用次数、专利覆盖的技术种类以及专利授权的地域范围来确定社会影响力；根据企业在目标技术领域内专利的数量占比以及这些专利在其整体技术组合中的权重来确定技术聚焦度；根据社会影响力和技术聚焦度的综合评分，对潜在合作伙伴进行排名。

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武汉大学，其通讯地址为：430072 湖北省武汉市武昌区八一路299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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