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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利具有预测可靠性的深度神经网络推荐系统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：CN115809358B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202211586219.5，技术领域涉及：G06F16/9035；该发明授权具有预测可靠性的深度神经网络推荐系统是由邓江洲;王永;王淞立;王河洺;杨单;王霞;罗陈红设计研发完成，并于2022-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本具有预测可靠性的深度神经网络推荐系统在说明书摘要公布了：本发明提出的具有预测可靠性的深度神经网络推荐系统，包括从数据库中获取和清理数据信息，以获得所需信息；根据系统设定的不同评级值，将用户‑项目评级矩阵R划分为对应的几个独立且只含0‑1二值的子矩阵；利用深度神经网络中的双塔模型去并行训练所获取的子矩阵，以预测出每个子矩阵中相同空白区域的概率值；归一化每个子矩阵中所得到的概率值，并将归一化后的最大概率值作为可靠性概率；根据所获取的可靠性概率，找到对应子矩阵所代表的评级，并将该评级作为该空白区域的预测评级；通过与系统设定的可靠性阈值进行比较，将可靠性概率低于阈值的预测评级进行过滤，保留较高可靠性概率的评级；对过滤后的预测评分集合进行排序，将预测评级较高的前k个项目推送给目标用户，以形成其个性化推荐列表。

本发明授权具有预测可靠性的深度神经网络推荐系统在权利要求书中公布了：1.一种具有预测可靠性的深度神经网络推荐系统，以帮助推荐系统过滤掉不可靠的预测评级，包括如下： 数据采集及准备模块，用于对数据库中收集的数据进行获取和清洗，以得到需要信息； 评级矩阵划分模块，用于根据系统设定的不同评级值，将用户-项目评级矩阵R划分为对应的几个独立且只含0-1二值的子矩阵，子矩阵的设定规则如下：若用户评级与子矩阵所代表的评级相同，则子矩阵中对应位置的值设定为1；若不同，则设定为0；否则，为空，即该位置为系统待预测的空白区域； 评级概率计算模块，用于利用深度神经网络中的双塔模型去并行训练所获取的子矩阵，以预测出每个子矩阵中相同空白区域的概率值； 可靠性获取模块，用于归一化每个子矩阵中所得到的概率值，并将归一化后的最大概率值作为可靠性概率； 评级值获取模块，用于根据所获取的可靠性概率，找到对应子矩阵所代表的评级，并将该评级作为该空白区域的预测评级； 可靠性阈值过滤模块，用于通过与系统设定的可靠性阈值进行比较，将可靠性概率低于阈值的预测评级进行过滤，保留高可靠性概率的评级； 推荐结果获取模块，用于将保留的高可靠性概率的预测评级进行内部排序，将预测评级高的前k个项目推送给目标用户，以形成其个性化推荐列表。

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