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龙图腾网获悉东北林业大学申请的专利一种用于多模态特征推荐的方法和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：CN116186413B 。

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：202310234391.2，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种用于多模态特征推荐的方法和系统是由李超;王赛鹏;景维鹏设计研发完成，并于2023-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于多模态特征推荐的方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于多模态特征推荐的方法和系统，包括：提取目标艺术品三种特征，包括：上下文数据、尺寸数据、图像数据；通过自注意力机制构建注意力网络；注意力网络使用向量进行权重计算；对三种特征的相似度在艺术品推荐候选集中按照从小到大排序，然后对得到的序号通过权重矩阵进行加权平均，通过对目标艺术品和候选艺术品集建模，挖掘潜在特征，找到三种特征相似度之间的相关度，进而确定三种相似度序号之间的权重分配，按照艺术品的最终相似度从大到小排序，形成艺术品推荐集合。本发明的优点是：解决了冷启动的问题，有效地对多模态特征进行融合，应用于艺术品多模态特征推荐，推荐效果更好。

本发明授权一种用于多模态特征推荐的方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种用于多模态特征推荐的方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：提取目标艺术品三种特征，包括：上下文数据、尺寸数据、图像数据； S2：通过自注意力机制构建注意力网络； S3：注意力网络使用Q、K、V三个向量进行权重计算； Q表示目标艺术品的三种特征，K表示数据库中除目标艺术品之外的推荐候选集中艺术品的三种特征，V表示推荐候选集中艺术品的三种特征对应的相似度的序号值； 所述注意力网络的计算过程如下： S31：输入目标艺术品三种特征的相似度； S32：使用线性变换进行初始化Q、K、V矩阵； S33：计算目标艺术品的Q与所有候选集中的K的相关性； S34：对得到的相关性结合V进行权重计算转化； S35：将权重进行Softmax归一化操作； S36：输出艺术品注意力权重矩阵； S4：对三种特征的相似度在艺术品推荐候选集中按照从小到大排序，然后对得到的序号通过权重矩阵进行加权平均，通过对目标艺术品和候选艺术品集建模，挖掘潜在特征，找到三种特征相似度之间的相关度，进而确定三种相似度序号之间的权重分配； S5使用加权排序算法，其步骤如下： S51：读取艺术品三种特征的相似度； S52：构建艺术品特征相似度矩阵； S53：对艺术品三种特征相似度，纵向按照从小到大生成序号； S55：构建艺术品相似度序号矩阵； S55：使用注意力网络横向学习艺术品各特征权重； S56：对艺术品三种特征相似度序号进行加权平均； S57：对得到的结果值进行归一化表示最终的相似度； S6：按照艺术品的最终相似度从大到小排序，形成艺术品推荐集合。

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