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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种大型语言模型增强的用户隐私保护跨域服务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：CN120216760B 。

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：202510254942.0，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种大型语言模型增强的用户隐私保护跨域服务推荐方法是由王东京;李佳明;张新;俞东进;张海平;李忠金;管力明;邓水光设计研发完成，并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大型语言模型增强的用户隐私保护跨域服务推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种大型语言模型增强的用户隐私保护跨域服务推荐方法，首先筛选数据集中的数据，设计文本提示运用大型语言模型增强服务描述文本和用户属性信息；运用BERT语言模型对服务描述文本进行编码，生成嵌入；并使用PQ方法将文本嵌入映射成离散代码，并维护一个代码字典；读取用户历史服务交互数据，按时间戳顺序生成用户行为序列文件；将用户行为序列中的服务描述信息转换为离散代码表示，输入序列编码器进行本地模型训练，保存性能最优的模型；将本地模型的参数梯度剪裁并量化后上传至服务器；采用软提示和硬提示对模型进行微调。该方法减小跨域推荐中的语义差异，并且通过软提示和硬提示微调模型，增强推荐的个性化和准确性。

本发明授权一种大型语言模型增强的用户隐私保护跨域服务推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种大型语言模型增强的用户隐私保护跨域服务推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、筛选源域和目标域的服务数据集，所述服务数据集中包括服务描述文本及用户属性信息，首先对服务数据集进行过滤，然后利用预设好的文本提示通过大型语言模型对过滤后的服务数据集进行语义增强和融合； 步骤2、使用双向编码器表示的变换器对增强后的服务描述文本进行编码，生成高维文本嵌入； 步骤3、通过乘积量化方法将所述高维文本嵌入映射为离散代码，构建代码字典，所述代码字典包含多个子空间的质心集合； 步骤4、读取用户历史服务交互数据，按时间戳顺序生成用户行为序列文件，并采用leave-N-out策略划分训练集、验证集和测试集； 步骤5、将用户行为序列中的服务描述信息转换为离散代码表示，输入基于Transformer的序列编码器进行本地模型训练，保存性能最优的模型； 步骤6、在联邦学习框架下，各客户端将本地模型的参数梯度剪裁并量化后上传至服务器，服务器根据数据量权重融合梯度并更新代码字典，同步至各客户端； 步骤7、采用软提示和硬提示对模型进行微调。

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