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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利一种群组推荐方法、装置、设备、介质和产品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：CN116150468B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202111397135.2，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种群组推荐方法、装置、设备、介质和产品是由章颂;郑楠;王丹力设计研发完成，并于2021-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种群组推荐方法、装置、设备、介质和产品在说明书摘要公布了：本发明提供一种群组推荐方法、装置、设备、介质和产品，其中，该方法包括：获取群组中每个用户与至少一个项目的交互信息，确定第一交互信息，通过第一交互信息确定用户偏好特征；确定每个用户与群组的第二交互信息，根据第一交互信息和第二交互信息得到偏移偏好特征，进而得到群组偏好特征；获取至少一个项目的语义特征，通过语义特征和群组偏好特征，确定交互特征，通过交互特征，确定群组对至少一个项目的偏好值。结合自注意力机制和记忆神经网络实现了群组用户的偏好偏移和群组偏好的表示，提高了临时性群组推荐的准确度。

本发明授权一种群组推荐方法、装置、设备、介质和产品在权利要求书中公布了：1.一种群组推荐方法，其特征在于，包括： 获取群组中每个用户与至少一个项目的交互信息，确定第一交互信息，通过所述第一交互信息确定用户偏好特征； 确定所述每个用户与所述群组的第二交互信息，将所述第一交互信息和所述第二交互信息输入多层自注意力神经网络中，得到每个用户对所述至少一个项目的偏移偏好特征； 将所述偏移偏好特征输入多跳记忆网络，得到群组偏好特征； 获取所述至少一个项目的语义特征，通过所述语义特征和所述群组偏好特征，确定交互特征，根据所述交互特征，通过激活函数，确定所述群组对所述至少一个项目的偏好值； 其中，所述自注意力神经网络的计算公式为： ； 其中，表示目标群组的阶偏好矩阵，均是由目标群组的成员转换到的，转换公式为： ；；； 其中，是参数矩阵； 所述多跳记忆网络实现目标群组的聚合函数为： ； 其中， ； ； ； 其中是可学习参数向量的转置，是可学习的参数矩阵，是成员用户在目标群组中的相对编号，，是矩阵中第行，每一行为单个成员的偏好向量，为整个群组的偏好矩阵，是双曲正切函数；是以自然常数e为底的指数函数； 基于目标群组的序列偏好矩阵，通过多跳记忆网络实现目标群组的聚合表示： ； 其中，采用随机初始化得到方法得到，且是可学习的参数，目标群组的阶偏好表示为： ； 其中，是层正则化函数； 所述获取所述至少一个项目的语义特征，通过所述语义特征和所述群组偏好特征，确定交互特征，包括： 获取所述至少一个项目的语义特征，将所述语义特征和所述群组偏好特征相乘后，经过多层池化操作，确定所述交互特征。

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