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龙图腾网获悉南京邮电大学通达学院申请的专利一种基于解纠缠表示学习的个性化标签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：CN116595260B 。

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：202310609035.4，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于解纠缠表示学习的个性化标签推荐方法是由钱圣伟;余永红;张傲然;钱未闻设计研发完成，并于2023-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于解纠缠表示学习的个性化标签推荐方法在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能推荐系统领域，公开了一种基于解纠缠表示学习的个性化标签推荐方法，包括：首先，获得各个潜在意图的分块表示，利用图解纠缠模块，将潜在意图的分块表示与对应意图进行耦合，得到用户、物品、面向用户的标签和面向物品的标签的解纠缠嵌入表示，利用独立性模块计算不同意图之间的独立性损失，利用成对张量分解算法学习用户、物品、面向用户的标签和面向物品的标签的嵌入式表示，使用用户和面向用户的标签的嵌入表示的内积与物品和面向物品的标签的嵌入表示的内积之和预测标签的评分，提供个性化的标签推荐。本发明不仅提高了个性化标签推荐算法的准确性，还提升了个性化标签推荐算法的可解释性，使用户更加信赖推荐结果。

本发明授权一种基于解纠缠表示学习的个性化标签推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于解纠缠表示学习的个性化标签推荐方法，其特征在于：所述个性化标签推荐方法包含以下步骤： 步骤1.给定用户、物品及标签ID信息，构建用户、物品、面向用户的标签和面向物品的标签的嵌入表示，并且按照潜在意图将用户嵌入式表示、物品嵌入式表示、面向用户的标签嵌入式表示和面向物品的标签嵌入式表示进行分块，获得各个潜在意图的分块表示； 步骤2.利用图解纠缠模块，将步骤1获取的潜在意图的分块表示与对应意图进行耦合，得到用户、物品、面向用户的标签和面向物品的标签的解纠缠嵌入表示； 步骤3.在用户、物品、面向用户的标签和面向物品的标签的解纠缠嵌入表示基础之上，利用独立性模块计算不同意图之间的独立性损失，如下： 其中，是基于在潜在意图的用户、物品、面向用户的标签和面向物品的标签的嵌入表示，DisCov·代表两个矩阵之间的距离协方差，DisVar·是每个矩阵的距离方差，DisCor·表示距离相关性函数； 步骤4.利用成对张量分解算法学习用户、物品、面向用户的标签和面向物品的标签的嵌入式表示； 步骤5.使用用户和面向用户的标签的嵌入表示的内积与物品和面向物品的标签的嵌入表示的内积之和预测标签的评分，根据预测评分提供个性化的标签推荐。

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