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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种协同精确度和多样性的智能推荐方法和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：CN120013637B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510074562.9，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权一种协同精确度和多样性的智能推荐方法和装置是由赵小敏;李欣蔚设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种协同精确度和多样性的智能推荐方法和装置在说明书摘要公布了：一种协同多样性和准确性的智能推荐方法，包含:加载包含用户与物品交互记录的数据集；初始化用户和物品嵌入，为每个用户和物品分配一个随机初始化的嵌入向量，维度为d；构建用户与物品的二部图，其中用户和物品作为节点，交互关系作为边；使用类别感知的邻居选择策略对节点的邻居进行筛选，生成类别平衡的邻居子集；使用轻量级图卷积网络对类别平衡的邻居子集进行信息聚合,使用分层动态注意力模块加权融合多层嵌入，平衡不同层级的信息，更新用户和物品嵌入向量；采用多任务联合训练策略，基于自适应的融合权重调整贝叶斯个性化损失，同时将主任务贝叶斯个性化损失和辅助任务对比学习结合起来训练优化；基于最终训练好的用户嵌入和物品嵌入，计算它们之间的内积得到用户对物品的评分，将推荐列表呈现给用户。

本发明授权一种协同精确度和多样性的智能推荐方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种协同多样性和准确性的智能推荐方法，其特征在于，包含以下步骤: S1:加载包含用户与物品交互记录的数据集； S2:初始化用户和物品嵌入，为每个用户和物品分配一个随机初始化的嵌入向量，维度为d； S3:构建用户与物品的二部图，其中用户和物品作为节点，交互关系作为边； S4:使用类别感知的邻居选择策略对节点的邻居进行筛选，生成类别平衡的邻居子集；具体包括：兼顾类别均衡分布的最大熵函数，来衡量多样性，函数为： 其中，Su为选择得到的用户u的邻居集合，i为物品，Nu为邻域，表示惩罚项，经过k步调整后的邻居选择策略，得到每个用户多样化且均衡的邻居子集； S5:使用轻量级图卷积网络对类别平衡的邻居子集进行信息聚合,使用分层动态注意力模块加权融合多层嵌入，平衡不同层级的信息，更新用户和物品嵌入向量；具体包括： S51:聚合邻居节点的信息，更新用户和物品在不同层的嵌入表示，生成的嵌入作为中间层保存，用作后续的对比学习视图； S52:构建多层次动态感知注意力模块，结合动态注意力和静态注意力，静态注意力权重基于普通的层注意力机制进行计算；动态注意力机制的权重计算基于节点的初始嵌入e0和各层嵌入el，并结合层次偏置bl；采用节点初始嵌入来辅助生成动态注意力权重，具体公式为： 其中函数gx,y,z＝x,y+z,节点u的最终嵌入表示为： η为融合超参数； S6:采用多任务联合训练策略，基于自适应的融合权重调整贝叶斯个性化损失，同时将主任务贝叶斯个性化损失和辅助任务对比学习结合起来训练优化；具体包括： S61:计算物品交互价值和类别的最终权重；最终的权重Wopti计算公式为: 其中是归一化后的类别权重；vi是物品i的交互价值，即归一化后的用户点击次数或购买次数；α是调节参数； S62:根据最终权重调整主任务的损失计算，同时基于该最终权重指导对比学习任务的样本采样，最终将主任务和辅助任务进行联合优化训练； S7:基于最终训练好的用户嵌入和物品嵌入，计算它们之间的内积得到用户对物品的评分，选择评分最高的K个物品作为推荐列表呈现给用户。

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