买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉苏州市职业大学(苏州开放大学)申请的专利物品推荐的神经网络的生成方法、物品推荐方法及其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：CN116228365B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202310237936.5，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权物品推荐的神经网络的生成方法、物品推荐方法及其装置是由鲜学丰;方立刚;杜鑫雨;赵朋朋;张量设计研发完成，并于2023-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本物品推荐的神经网络的生成方法、物品推荐方法及其装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种物品推荐的神经网络的生成方法、物品推荐方法及其装置，该生成方法包括：获取多个交互队列，每个交互队列均对应有用户，每个交互队列均包含有对应的用户交互过的若干物品，且物品对应的交互的发生事件越早，在所述交互队列中，越靠近队头；创建注意力机制的神经网络，所述神经网络包含有频率斜坡采样层、时域自注意力层和频域注意力层；基于所有交互队列，对所述神经网络进行训练。从而生成了一个能够进行物品推荐的神经网络。

本发明授权物品推荐的神经网络的生成方法、物品推荐方法及其装置在权利要求书中公布了：1.一种用于物品推荐的神经网络的生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取多个交互队列，每个交互队列均对应有用户，每个交互队列均包含有对应的用户交互过的若干物品，且物品对应的交互的发生事件越早，在所述交互队列中，越靠近队头； 创建注意力机制的神经网络，所述神经网络包含有频率斜坡采样层、时域自注意力层和频域注意力层；所述频率斜坡采样层用于：获取每个交互队列中所有物品对应的编码并生成交互队列E；沿着项目维度的第p层中，其输入的时间特征为，其输出的时间特征为，且为第p+1层的输入，第1层自注意力模块的输入；第p层还用于执行，F为一维快速傅里叶变换；其中，p为自然数，1≤p≤所述神经网络的项目维度；所述时域自注意力层用于：对于交互队列E中所有物品对应的编码中的每个编码都进行线性投影，从而得到、和，之后，进行以下处理：，，，，其中，是采样函数，padding是填充函数，是逆傅里叶变换函数，softmax是激活函数，是采样比例，D为项目维度的数量值；所述频域注意力层用于：对交互队列E进行延迟处理并得到交互队列，对于交互队列中的每个编码都进行线性投影，从而得到、和；之后，进行以下处理：，，，其中，padding是填充函数，是逆傅里叶变换函数，是采样比例，*是复数的共轭运算，是逐元素相乘；生成，不同序列的注意力权重计算为：，其中，N为交互队列的长度，Topk为取最大的k个的函数，k为自然数；；，，其中，和分别代表无监督和有监督的增量视图，，为权重值，N为输入的交互队列的长度； 基于所有交互队列，对所述神经网络进行训练，在训练时，总体目标函数为，其中和均为超参数；物品对应的推荐概率为，目标函数为，其中，为所有交互队列中所有不同物品所构成的物品ID嵌入矩阵，V为所有交互队列中所有不同物品所构成的集合，为集合v中的物品的数量，为集合V中的第i物品对应的推荐概率，i为自然数，1≤i≤。

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苏州市职业大学(苏州开放大学)，其通讯地址为：215104 江苏省苏州市国际教育园致能大道106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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。