苏州市职业大学鲜学丰获国家专利权
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龙图腾网获悉苏州市职业大学申请的专利基于负样本的协同推荐方法、装置、终端及可读存储介质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：CN115391677B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202211148400.8，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权基于负样本的协同推荐方法、装置、终端及可读存储介质是由鲜学丰;赵朋朋;董虎胜;吴童语;方立刚设计研发完成，并于2022-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于负样本的协同推荐方法、装置、终端及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于负样本的协同推荐方法、装置、终端及可读存储介质，该协同推荐方法包括：获取预设协同过滤模型，预设协同过滤模型包含有编码层、聚合层和预测层；获取在预设时间段中的用户对应的负样本，从预设协同过滤模型中，获取用户对应的初始嵌入向量；生成嵌入向量和修正嵌入向量，基于修正嵌入向量向用户推荐物品。该协同推荐算法具有准确性高的优点。
本发明授权基于负样本的协同推荐方法、装置、终端及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于负样本的协同推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取预设协同过滤模型，所述预设协同过滤模型包含有编码层、聚合层和预测层；获取在预设时间段中的用户U对应的负样本，所述负样本包含有Num个物品、、...、，基于所述预设协同过滤模型中的编码层，生成物品对应的D维的初始嵌入向量，D、h和Num均为自然数，h=1,2，...，Num； 从所述预设协同过滤模型中，获取用户U对应的D维的初始嵌入向量；生成嵌入向量，其中，表示是否对物品进行掩蔽，当，表示保留物品；当，表示丢弃物品；；用户U对应的修正嵌入向量V，其中，g为实数，0≤g≤1，V为一个D行D列的实数矩阵； 基于修正嵌入向量向用户U推荐物品； 利用余弦对比损失，对所述预设协同过滤模型进行优化；其中，，，M和L为阈值，0≤ML，w是常数，为余弦相似性函数。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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