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龙图腾网获悉郑州轻工业大学申请的专利一种基于序列推荐SeqTransRepeatNet的视频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：CN119597966B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411634000.7，技术领域涉及：G06F16/735；该发明授权一种基于序列推荐SeqTransRepeatNet的视频推荐方法是由冯媛;张建伟;孙亚辉;蔡增玉;王庆龙;朱亮;梁树军设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于序列推荐SeqTransRepeatNet的视频推荐方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于序列推荐SeqTransRepeatNet的视频推荐方法，包括以下步骤：S1：获取数据集，对数据集进行预处理，划分预处理后的数据集为训练集、验证集和测试集；S2：构建SeqTransRepeatNet模型，包括依次连接的嵌入模块、多层交叉注意力编码器模块和重复探索推荐模块；S3：利用训练集和验证集对构建的SeqTransRepeatNet模型进行训练，得到最终训练好的SeqTransRepeatNet模型；S4：利用测试集对最终训练好的SeqTransRepeatNet模型进行测试评估并获取最终的推荐列表。本发明方法推荐误差小，泛化能力强，能够准确对用户的下一个观看视频进行推荐。

本发明授权一种基于序列推荐SeqTransRepeatNet的视频推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于序列推荐SeqTransRepeatNet的视频推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取数据集，对数据集进行预处理，划分预处理后的数据集为训练集、验证集和测试集； S2：构建SeqTransRepeatNet模型，包括依次连接的嵌入模块、多层交叉注意力编码器模块和重复探索推荐模块； S3：利用训练集和验证集对构建的SeqTransRepeatNet模型进行训练，得到最终训练好的SeqTransRepeatNet模型； S4：利用测试集对最终训练好的SeqTransRepeatNet模型进行测试评估并获取最终的推荐列表； 步骤S3所述的利用训练集和验证集对构建的SeqTransRepeatNet模型进行训练的方法为：分别将训练集和验证集输入构建的SeqTransRepeatNet模型，利用嵌入模块对来自于训练集或验证集的用户的视频项目序列Is进行特征提取，获取项目编码和位置编码； 在多层交叉注意力编码器模块的每个编码层中利用兴趣聚焦块和交叉缩放点积注意力模块获取项目编码和位置编码的注意力权重信息，利用位置全连接前馈网络对项目编码和位置编码的注意力权重信息进行计算，经过多个编码层的计算最终得到多层交叉注意力编码器模块输出序列； 在重复探索推荐模块中根据多层交叉注意力编码器模块输出序列计算输出预测概率； 根据输出预测概率利用对数似然损失函数最大化给定输入序列的输出预测概率，采用Adam优化器进行优化损失函数，通过网格搜索寻找每个模型的最佳超参数，使用早期停止策略训练每个模型； 所述在重复探索推荐模块中根据多层交叉注意力编码器模块输出序列计算输出预测概率的方法为： 重复探索机制以多层交叉注意力编码器模块输出序列HL为输入，使用最后一个隐藏状态ht与每个隐藏状态hτ进行匹配获得重复探索重要性分数对重复探索重要性分数进行归一化计算获取重复探索注意力权重对每个隐藏状态hτ进行加权求和得到视频项目序列Is上下文向量然后采用softmax激活函数将视频项目序列Is上下文向量转换模式概率分布，对应以重复模式执行的概率Pr|Is和以探索模式执行的概率Pe|Is；重复模块使用重复推荐解码器计算在重复模式下推荐项目ij的概率Pij|r,Is；探索模块使用探索推荐解码器计算在探索模式下推荐项目ij的概率Pij|e,Is； 根据以重复模式执行的概率Pr|Is、以探索模式执行的概率Pe|Is、在重复模式下推荐项目ij的概率Pij|r,Is和在探索模式下推荐项目ij的概率Pij|e,Is，计算生成下一推荐视频的概率Pij|Is。

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