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龙图腾网获悉东北大学申请的专利用于处理评分评论间情感不一致问题的可解释性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：CN116070031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202310262514.3，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权用于处理评分评论间情感不一致问题的可解释性推荐方法是由郭贵冰;吴慧琼设计研发完成，并于2023-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于处理评分评论间情感不一致问题的可解释性推荐方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种用于处理评分评论间情感不一致问题的可解释性推荐方法，涉及网络推荐技术领域。本发明将评分和评论视为两个模态，利用不同的编码器将每个模态分解为两个表示，即模态共享语义和模态专属语义；通过将模态之间的共享语义拉近、专属语义远离的方式训练学习到两个模态之间的差异信息，然后将其差异信息用以文本生成的组成部分，以此生成个性化和文本质量都更好的解释，得到用户对物品的评分值及将物品推荐给用户时给出的解释。

本发明授权用于处理评分评论间情感不一致问题的可解释性推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种用于处理评分评论间情感不一致问题的可解释性推荐方法，其特征在于：该方法包括数据预处理、训练模型和生成评分和解释； 经过数据预处理后，将评分和评论视为两个模态，利用不同的编码器将每个模态分解为两个表示，即模态共享语义和模态专属语义；通过将模态之间的共享语义拉近、专属语义远离的方式训练学习到两个模态之间的差异信息，然后将其差异信息用以文本生成的组成部分，以此生成个性化和文本质量都更好的解释，得到用户对物品的评分值及将物品推荐给用户时给出的解释； 所述数据预处理中，标记训练集为：X={U, I, , E}，U、I、、E分别代表用户集、物品集、评分集和评论集；同时标记为用户u对物品i的评分，为u对i的评论；数据预处理具体包括以下步骤： 步骤1.1：可解释推荐的训练数据集包含若干个序列，每个序列包括用户、物品、用户对物品的评分及评论，在预处理过程中，将少于5条评论的用户和物品剔除掉，以此得到一个相对干净、标准的数据集； 步骤1.2：对于输入模型的评论数据，将评论的长度定义为15；不足15个单词的评论用 pad补齐；超过15个单词的评论将其截取，同时在评论的首位和尾部添加bos 和eos标记表示句首和句尾； 步骤1.3：在模型训练时，将每个序列依次输入到模型中，评分作为评分预测模型的监督信号，而评论则作为文本生成的监督信号； 所述训练学习中，初始化模型参数后，从数据集中读取数据并输入模型，经过评分预测、差异提取、解释生成，得到三个损失函数，将三个部分组合到一个多任务学习框架中，进行损失融合，最终得到模型的目标函数；循环上述过程，直到模型收敛； 所述训练学习的具体方法如下： 步骤2.1：通过将用户和物品拼接得到评分模态的整体表示，如下式所示； ； 其中，u表示用户，i表示物品，Linear表示线性函数； 步骤2.2：将用户、物品及二者对应的评论中的每个单词拼接输入到Transformer中，得到评论模态的表示； 步骤2.3：利用多层感知机MLP对评分表示和评论表示进行解耦，将每个模态分别解耦为共享语义表示和专属语义表示；两个模态的共享语义表示分别为，两个模态下的专属语义表示分别为； 步骤2.4：利用评分模态的整体表示进行评分预测，以此让用户和物品学习到评分的信息；采用MSE损失作为目标函数学习评分预测值和评分监督信号之间的距离： ； 步骤2.5：将分别视作评分模态和评论模态中的差异；为了保证生成的共享表示和专属表示能够捕获模态的不同方面，进一步添加对这些表示的约束，具体来说，逼近两个模态的共享表示，使两个模态的专属表示远离；解耦过程中的损失函数表示如下： ； 步骤2.6：引入一个相反的目标来优化模型；首先将两个模态的共享语义表示通过多层感知机MLP进行交叉模态对齐，然后通过最小化交叉模态间隙，最大化确保提取到正确的共享特征； 步骤2.7：进一步优化原始模态表示和专属语义表示； 最小化交叉模态下原始语义表示和专属语义表示分别为、；采用对比损失来优化目标，使其满足条件，具体表示如下所示： ； 其中，表示交叉模态对齐中的所有参数；是可学习的参数； 步骤2.8：在交叉解耦部分，最终的损失表示为：； 步骤2.9：在文本生成部分，利用评论的整体表示和评分模态中的专属语义表示来生成质量更好的文本，然后采用负对数似然损失对文本生成进行优化； 步骤2.10：将三个部分组合到一个多任务学习框架中，最终模型的目标函数表示如下： ； 其中，表示所有的可训练参数，是权衡评分预测任务和差异提取任务重要性的正则化因子。

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