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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种基于注意力机制的多模态可解释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：CN120070002B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202510172903.6，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权一种基于注意力机制的多模态可解释推荐方法是由钱洋;汪思鹏;刘心语;姜元春;袁昆;孙见山设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制的多模态可解释推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力机制的多模态可解释推荐方法，包括：1.获取产品推荐场景下的基本信息；2.提取产品文本描述的语义特征和图像区域的视觉特征；3.获取融合用户注意力后的文本、图像表征；4.利用改进后的门控循环单元GRU网络整合多源信息，预测用户的评论文本及其概率；5.预测用户对产品的偏好程度。本发明综合利用文本与图像的多模态数据，并引入注意力机制来识别影响用户偏好的特定视觉和文本元素，整合并赋予异质信息以不同的重视程度，进而预测用户的购买行为和评论文本，给出高效且可解释性的推荐。

本发明授权一种基于注意力机制的多模态可解释推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的多模态可解释推荐方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、获取产品推荐场景下的基本信息，包括：产品的文本描述、图像信息，以及用户与产品的交互行为；其中，将用户集合记为，令中任一用户记为；产品集合记为，令中任一产记为；令表示用户与产品的交互行为集，其中，表示用户购买产品i的交互行为；令表示产品集中所有产品的文本描述集，其中，表示产品i的文本描述，且，表示产品i的文本描述中第c个单词，表示产品i的文本描述中的单词总数，令表示产品i的文本描述中第c个单词的第j个子词，；n表示产品i的文本描述中第c个单词的子词总数；令表示产品i的图像，其中，表示产品i的图像的第k个区域，h表示图像区域的总个数；令表示用户u的表征；令表示产品i的表征； 步骤2、基于产品推荐场景下的基本信息，使用文本特征提取器获取产品i的文本描述中第c个单词的语义特征，使用图像特征提取器获取产品i的第k个区域的视觉特征； 步骤3、利用注意力机制模块将用户u的表征与语义特征融合，获取用户对产品i融合注意力后的文本表征；利用注意力机制模块将用户u的表征与视觉特征进行融合，获取用户对产品i融合注意力后的图像表征； 步骤4、基于文本表征、图像表征、用户u和产品i的交互表征，获取第时间步融入用户注意力的特征，利用折棍法改进后的GRU网络生成用户对产品i的预测评论中第个单词的预测概率，作为向用户u推荐产品i的依据；其中，表示线性转换操作；表示第1至第时间步预测的单词序列； 步骤5、基于文本表征和图像表征，预测用户u对产品i的偏好程度，用于为用户u生成高偏好度的产品列表。

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合肥工业大学，其通讯地址为：230009 安徽省合肥市包河区屯溪路193号；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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