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龙图腾网获悉华南师范大学;互动派科技股份有限公司申请的专利多兴趣跨域推荐方法、模型训练方法、系统、装置及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：CN120216755B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510132625.1，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权多兴趣跨域推荐方法、模型训练方法、系统、装置及介质是由黄晋;金科;王耀明;李建国设计研发完成，并于2025-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本多兴趣跨域推荐方法、模型训练方法、系统、装置及介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种多兴趣跨域推荐方法、模型训练方法、系统、装置及介质，涉及深度学习技术领域。首先获取目标域和源域数据，分别预处理得到目标域用户、物品嵌入，以及用户行为、源域兴趣嵌入。基于扩散模型，根据目标域用户、源域兴趣和用户行为嵌入生成真实与预测噪声，以此调整模型参数，完成扩散模型训练，再利用训练后的扩散模型，结合源域兴趣和用户行为嵌入，得到预测兴趣嵌入。通过融合网络得出预测评分，再依据预测评分和第一评分调整参数，完成融合网络训练，最后组合二者，得到多兴趣跨域推荐模型。该模型解决了跨域的分布差异，使多兴趣迁移过程更适应目标域信息，能够更好地捕捉用户的潜在意图，提高了向冷启动用户推荐的准确性。

本发明授权多兴趣跨域推荐方法、模型训练方法、系统、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种多兴趣跨域推荐模型训练方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标域数据和源域数据，其中，所述目标域数据包括用户信息、第一物品信息和第一评分，所述源域数据包括用户信息、第二物品信息和用户行为信息； 对所述目标域数据进行预处理得到目标域用户嵌入和目标域物品嵌入，并对所述源域数据进行预处理得到用户行为嵌入和源域兴趣嵌入； 基于扩散模型，根据所述目标域用户嵌入、所述源域兴趣嵌入和所述用户行为嵌入得到真实噪声和预测噪声； 根据所述真实噪声和所述预测噪声调整所述扩散模型的参数，得到训练后的所述扩散模型； 利用训练后的所述扩散模型，根据所述源域兴趣嵌入和所述用户行为嵌入得到预测兴趣嵌入； 基于融合网络，根据所述预测兴趣嵌入、所述用户行为嵌入和所述目标域物品嵌入，得到预测评分； 根据所述预测评分和所述第一评分，得到所述融合网络的损失函数； 根据所述损失函数调整所述融合网络的参数，得到训练后的所述融合网络； 将训练后的所述融合网络和训练后的所述扩散模型进行组合，得到多兴趣跨域推荐模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华南师范大学;互动派科技股份有限公司，其通讯地址为：510000 广东省广州市天河区中山大道西55号华南师范大学计算机学院；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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