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龙图腾网获悉山东理工大学申请的专利一种基于兴趣引导的跨领域知识迁移序列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：CN120873295B 。

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：202511366140.5，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于兴趣引导的跨领域知识迁移序列推荐方法是由王绍卿;李雪婷;王燕;杨浩然设计研发完成，并于2025-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于兴趣引导的跨领域知识迁移序列推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于兴趣引导的跨领域知识迁移序列推荐方法，该方法包括步骤：1对用户交互序列进行屏蔽与补齐，形成特定域与跨域共享两类序列，并对序列项目进行嵌入初始化；2设计基于大语言模型的逐层动态集成的机制，逐层强化用户在特定域中的偏好特征，并有效抑制干扰信息；3构建跨域共享兴趣提取模块，从跨域共享序列中提取细粒度的用户兴趣表示；4利用异构注意力机制，将跨域共享的用户兴趣与特定域的行为信息进行融合；6进行端到端训练优化，减少模型训练阶段的计算负担。该方法有效解决了跨域推荐中未明确区分跨域共享与特定域的用户偏好、以及用户兴趣挖掘不充分等问题，实现了显著提高推荐精度与个性化效果。

本发明授权一种基于兴趣引导的跨领域知识迁移序列推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于兴趣引导的跨领域知识迁移序列推荐方法，其特征在于，该方法包括以下模块与功能步骤： 1对输入的用户交互序列进行屏蔽和补齐操作，以构建用户在特定域和跨域共享的交互序列，然后对这些交互序列中的项目进行初始化嵌入处理，融合位置信息以生成模型的初始化嵌入序列； 2根据步骤1得到用户在特定域的初始化嵌入序列，设计特定域逐层混合专家结构：首先利用多头注意力机制捕捉项目间的全局依赖关系，然后通过低秩适配与混合专家有效结合以挖掘用户偏好信息，通过门控网络自动选择最相关的专家，并逐层增强用户偏好信息，不断细化特定域的用户行为表示； 3根据步骤1得到用户在共享域的初始化嵌入序列，设计共享域多兴趣抽取模块：采用基于动态路由的软聚类机制，在跨域共享层面学习用户的多重、细粒度兴趣表示，并将其作为兴趣引导信号反馈至推荐过程，以帮助模型挖掘出具有迁移潜力的兴趣子空间，实现有针对性的知识迁移； 4根据步骤2和步骤3得到用户特定域的偏好表示和跨域共享的兴趣表示，设计跨域桥接迁移模块：通过使用兴趣信息作为桥梁，采用异构注意力机制对二者进行选择性融合； 5根据步骤4所得到的用户偏好表示作为最终的嵌入表示，并利用设计好的损失函数进行反向传播优化提出的模型。

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