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龙图腾网获悉成都信息工程大学申请的专利一种全局因子分解的多特征融合网络兴趣预测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：CN116049544B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202211668054.6，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种全局因子分解的多特征融合网络兴趣预测方法是由沈艳;李金沿;王顺兰;李丽林设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种全局因子分解的多特征融合网络兴趣预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种全局因子分解的多特征融合网络兴趣预测方法，包括以下步骤：S1：采集用户文本信息和项目文本信息，并生成嵌入层特征矩阵；S2：生成用户全局特征和项目全局特征；S3：计算再分配的嵌入层特征矩阵；S4：对再分配的嵌入层特征矩阵进行混合交互，得到交互特征向量；S5：将交互特征向量和嵌入层特征矩阵进行拼接，得到融合向量；S6：将融合向量作为深度神经网络的输入，训练深度神经网络，并利用训练后的深度神经网络获取兴趣预测值。本发明提出的多特征融合网络兴趣预测方法考虑到了全局特征和高低阶的交互，增加了特征的全局意识，增大了重要特征的权重并缩小了不重要特征的权重；提升了模型在兴趣预测任务上的精度。

本发明授权一种全局因子分解的多特征融合网络兴趣预测方法在权利要求书中公布了：1.一种全局因子分解的多特征融合网络兴趣预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集用户文本信息和项目文本信息，并生成嵌入层特征矩阵； S2：根据嵌入层特征矩阵，生成用户全局特征和项目全局特征； 用户全局特征Ug和项目全局特征Ig的表达式分别为： 式中，ei表示第i个用户嵌入特征，ej表示第j个项目嵌入特征，m表示第m个用户嵌入特征，n表示第n个项目嵌入特征； S3：根据用户全局特征、项目全局特征和嵌入层特征矩阵，计算再分配的嵌入层特征矩阵； 所述步骤S3包括以下子步骤： S31：将用户全局特征和项目全局特征作为嵌入层的输入，计算嵌入层特征矩阵的均值； S32：根据嵌入层特征矩阵的均值，计算嵌入层特征矩阵的权重向量； S33：根据嵌入层特征矩阵的权重向量，计算再分配的嵌入层特征矩阵； S4：对再分配的嵌入层特征矩阵进行混合交互，得到交互特征向量； S5：将交互特征向量和嵌入层特征矩阵进行拼接，得到融合向量； S6：将融合向量作为深度神经网络的输入，训练深度神经网络，并利用训练后的深度神经网络获取兴趣预测值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人成都信息工程大学，其通讯地址为：610225 四川省成都市西南航空港经济开发区学府路1段24号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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