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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种用于多模态推荐的方法、电子设备及可读介质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：CN119475241B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202411610492.6，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种用于多模态推荐的方法、电子设备及可读介质是由陈洪辉;党育卓;蔡飞;潘志强;张鑫;陈皖玉;段钰潇;陈炜捷;许龙;张梦溪设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于多模态推荐的方法、电子设备及可读介质在说明书摘要公布了：本发明涉及到一种用于多模态推荐的方法、电子设备及可读介质，该方法包括：在交互图上设计了图净化策略，以消除由用户注意力不均匀引起的噪声边缘。然后并行应用三个GCNs分别处理多模态特征和ID嵌入，获得了纯化的用户和物品的高阶表示。对于第二个限制，在冻结的用户‑用户和物品‑物品亲和图上执行消息传递，以聚合相似节点之间的特征。然后，将交互图和亲和图的学习结果进行求和。随后，通过引入对比学习任务，利用多模态属性固有的自监督信号，最大化ID嵌入与模态特征之间的互信息，从而实现无需数据增强的自监督学习。

本发明授权一种用于多模态推荐的方法、电子设备及可读介质在权利要求书中公布了：1.一种用于多模态推荐的方法，其特征在于，包括如下步骤： 为每个用户和物品生成初始ID嵌入，并通过预训练模型提取物品的原始模态特征，将所述原始模态特征投影到统一的模态嵌入空间中； 利用初始ID嵌入和投影后的模态嵌入，根据用户对不同模态的关注差异，计算用户与物品之间的注意力分数，并根据注意力得分差异剪枝交互边，以此生成净化后的模态特定交互图； 将净化后的模态特定交互图和观察到的原始交互图应用图卷积网络，通过信息传播获取用户和物品的高阶ID嵌入和相应的高阶模态特征； 构建用户共现图，通过top-k策略选择，共享相似特征的用户，获得用户间的增强表示；利用相似性度量构建物品模态感知图，通过top-k策略连接语义相近的物品，得到物品的增强表示； 将获取的用户和物品的高阶ID嵌入与高阶模态特征，与获得的用户间的增强表示以及物品的增强表示进行加权求和，形成最终的全局用户表示和全局物品表示； 基于形成最终的全局用户表示和全局物品表示，利用内积操作计算用户与物品之间的偏好分数，据以向用户推荐得分最高的物品。

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