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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种时尚偏好预测方法及装置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：CN121640486B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610158998.0，技术领域涉及：G06V30/18；该发明授权一种时尚偏好预测方法及装置是由洪岩;郭子依设计研发完成，并于2026-02-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种时尚偏好预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及多模态数据预测技术领域，公开了一种时尚偏好预测方法及装置，包括获取包括图像、文本与用户行为时序序列的多模态数据，进行特征提取，获取图像特征、文本特征与时序特征；基于城市嵌入表及其对应的区域文化标签编码，构建空间特征；将空间特征与时序特征的维度对齐，利用门控注意力机制将对齐的空间特征与时序特征融合，获取时空融合特征；将时空融合特征与图像特征、文本特征拼接，获取多模态融合特征；对多模态融合特征进行解耦，获取材质解耦特征、风格解耦特征与场景解耦特征；对多种解耦特征进行特征拼接后，经过Transformer编码与MLP分类，获取时尚偏好预测概率。

本发明授权一种时尚偏好预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种时尚偏好预测方法，其特征在于，包括： 获取包括图像、文本与用户行为时序序列的多模态数据； 对多模态数据进行特征提取，获取图像特征、文本特征与时序特征，包括： 对多模态数据中的图像数据进行卷积，获取卷积图像特征；将卷积图像特征输入改进MobileNetV3中，计算获取通道注意力权重；将卷积图像特征与通道注意力权重逐元素相乘，获取图像特征；其中，所述改进MobileNetV3为向标准MobileNetV3中第五层卷积块后的全局平均层中引入SE注意力机制； 对多模态数据中的文本数据进行WordPiece嵌入，获取各个词的词语义向量；将各个词的词语义向量输入4层Transformer编码器中，获取各个词的句级注意力权重；基于各个词的句级注意力权重与词语义向量进行加权求和，获取文本特征； 对多模态数据中的各个时间步对应的用户行为时序序列进行嵌入，获取各个时间步的时序向量；利用双向LSTM计算各个时间步的时序向量的前向隐藏态与后向隐藏态；将最后一个时间步的后向隐藏态与前向隐藏态拼接，获取时序特征； 基于城市嵌入表及其对应的区域文化标签编码，构建空间特征，包括：基于城市ID及其对应的嵌入向量表示，构建城市嵌入表；所述嵌入向量表示用于表征城市的地理坐标、经济水平、人口密度、文化属性与用户行为共性；获取多种不同区域文化对应的区域文化独热向量；将各个城市ID对应的嵌入向量表示及其所属区域的区域文化独热向量拼接，获取拼接向量；令拼接向量通过全连接层，获取空间特征，表示为：；其中，表示ReLU激活函数，表示全连接层的权重矩阵，表示全连接层的偏置向量； 将空间特征与时序特征的维度对齐，利用门控注意力机制将对齐的空间特征与时序特征融合，获取时空融合特征； 将时空融合特征与图像特征、文本特征拼接，获取多模态融合特征； 对多模态融合特征进行解耦，获取材质解耦特征、风格解耦特征与场景解耦特征； 对多种解耦特征进行特征拼接后，经过Transformer编码与MLP分类，获取时尚偏好预测概率。

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