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龙图腾网获悉江苏亿友慧云软件股份有限公司申请的专利一种基于逻辑规则推理的协同过滤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：CN120524046B 。

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：202511024621.8，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种基于逻辑规则推理的协同过滤推荐方法及系统是由沈逸明;沈利辉;赵朋朋;佟星颖;沈利东设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于逻辑规则推理的协同过滤推荐方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于逻辑规则推理的协同过滤推荐方法及系统，其中，所述方法包括：基于用户、项目的连续属性和离散属性的二值化值，得到所述用户、所述项目的原始属性特征或所述原始属性特征的否定特征；对所述原始属性特征或所述否定特征，进行逻辑合取或逻辑析取，得到用户‑项目对的逻辑规则矩阵；融合所述用户、所述项目的属性特征信息，得到用户‑项目对相关联的唯一规则权重矩阵；基于所述逻辑规则矩阵和所述规则权重矩阵，得到交互预测规则因子；利用所述交互预测规则因子进行模型训练和预测。通过融合神经符号推理技术和完整的逻辑运算符，实现了动态挖掘用户属性与项目属性间的逻辑规则。

本发明授权一种基于逻辑规则推理的协同过滤推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于逻辑规则推理的协同过滤推荐方法，其特征在于，包括： 基于用户、项目的连续属性和离散属性的二值化值，得到所述用户、所述项目的原始属性特征或所述原始属性特征的否定特征； 对所述原始属性特征或所述否定特征，进行逻辑合取或逻辑析取，得到用户-项目对的逻辑规则矩阵； 融合所述用户、所述项目的属性特征信息，得到用户-项目对相关联的唯一规则权重矩阵； 基于所述逻辑规则矩阵和所述规则权重矩阵，得到交互预测规则因子； 利用所述交互预测规则因子进行模型训练和预测； 所述基于所述用户、所述项目的连续属性和离散属性的二值化值，得到所述用户、所述项目的原始属性特征或所述原始属性特征的否定特征的步骤，还包括： 分别将所述用户的二值化值、所述项目的二值化值，以及所述用户的二值化值与所述项目的二值化值的异或运算结果，通过一否定层得到所述用户、所述项目的原始属性特征或其否定特征； 所述用户的二值化值、所述项目的二值化值，分别为各自连续属性的二值化值与离散属性的二值化值的异或运算结果； 所述对所述原始属性特征或所述否定特征，进行逻辑合取或逻辑析取，得到用户-项目对的逻辑规则矩阵的步骤，还包括： 将所述原始属性特征或所述否定特征输入规则逻辑层，所述规则逻辑层通过逻辑神经元自适应选择逻辑合取或逻辑析取操作； 所述规则逻辑层为堆叠连接的两层规则逻辑层； 所述两层规则逻辑层中的每一层，包含K个逻辑神经元，K是超参数，其中每个所述逻辑神经元表示从合取和析取中选择的逻辑运算符，通过逻辑神经元之间的连接表示合取范式和析取范式规则； 所述融合所述用户、所述项目的属性特征信息，得到用户-项目对相关联的唯一规则权重矩阵的步骤，进一步包括： 对用户属性特征和项目属性特征，分别用第一潜向量和第二潜向量表示； 根据所述第一潜向量和所述第二潜向量，得到融合向量并输入到信息融合模块中； 所述信息融合模块，将每个属性特征的所有潜向量转换为每个注意力头的查询、键和值，使用注意头下的缩放点积注意力来计算属性特征之间的相互作用； 所述利用所述交互预测规则因子进行模型训练和预测的步骤，进一步包括： 在模型训练中，使用二元交叉熵损失来衡量预测与标签之间的区别； 采用直通估计算法，在二进制网络的反向传播过程中允许通过一个不可微运算传播梯度，计算模型中符号函数的梯度； 对于逻辑激活函数的梯度，采用动态梯度均分，在梯度反向传播时，若多个逻辑神经元共享相同极值，梯度将在所有选中逻辑神经元间均分。

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