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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种记忆感知的思维增强型大模型推荐方法及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：CN121327125B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511882875.3，技术领域涉及：G06F16/335；该发明授权一种记忆感知的思维增强型大模型推荐方法及系统是由余启航;付凯睿;吕喆奇;张圣宇;吴飞设计研发完成，并于2025-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种记忆感知的思维增强型大模型推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种记忆感知的思维增强型大模型推荐方法及系统，属于人工智能与信息推荐技术领域。该方法首先基于用户的历史交互数据，构建用户潜在特征表示；再引入关键词增强项目语义以合成推荐样本，使得模型在训练过程中具备推荐能力和推理链生成能力，并通过自监督校正保证模型的思维准确性；在模型训练后自适应得到最优推荐模型，实现个性化推荐决策，最终输出带有推荐理由的结果文本，以提高推荐的透明性与用户信任度。

本发明授权一种记忆感知的思维增强型大模型推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种记忆感知的思维增强型大模型推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：由经过训练的特征提取模型从用户的历史交互数据中提取长期偏好特征，由时间衰减函数获得时间衰减权重，按照时间衰减权重对所述历史交互数据进行聚合，获得短期兴趣特征，将长期偏好特征和短期兴趣特征拼接后得到该用户的包含长短期信息的高维潜在特征； S2：使用从描述文本中提取的关键词信息增强目标项目的语义信息，得到目标项目的语义增强表示后，构建普通推荐样本与思维链推荐样本，并使用两种推荐样本微调预训练大语言模型，并在微调过程中使用自监督思维一致性校正机制激活大语言模型的思维链推理能力； S3：从长期记忆区中检索和输入问题语义相似度最高的记忆记录，形成记忆上下文集并将其与高维潜在特征拼接，形成该用户的动态特征； S4：采用多专家结构结合多层感知机路由网络的方式，根据用户的动态特征自动计算专家参与度概率分布，实现专家模型间可微分的动态融合，得到最优推荐模型； S5：将输入问题和记忆上下文集输入最优推荐模型，得到本次推荐输出的结果文本，并按照预设方式推送至用户界面；其中，结果文本包含推荐结果、推荐理由、兴趣匹配说明及历史偏好延续。

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浙江大学，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866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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