恭喜齊魯工業大學(山東省科學院);山東省人工智能研究院劉瑞獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜齊魯工業大學(山東省科學院);山東省人工智能研究院申請的專利一種基于信息瓶頸原則的多模態推薦方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119128280B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411620567.9，技術領域涉及：G06F16/9535；該發明授權一種基于信息瓶頸原則的多模態推薦方法是由劉瑞;程志勇;劉帆;卓濤設計研發完成，并于2024-11-14向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于信息瓶頸原則的多模態推薦方法在說明書摘要公布了：本發明涉及數據處理技術領域，尤其涉及一種基于信息瓶頸原則的多模態推薦方法。步驟如下：根據Amazon數據集中的用戶?物品歷史交互記錄構建數據集；根據數據集為每個模態構建一張用戶?物品圖，將用戶和物品的嵌入通過多層圖卷積計算得到用戶的最終表示和物品的融合嵌入；為物品的每個模態構建一張物品?物品相似圖，保留相似度最高的前k個物品的鄰居，再根據物品模態對于下游推薦任務的貢獻度聚合物品語義信號，得到物品的最終表示；通過去噪、損失計算和Adam優化器進行優化。本方法能夠從多模態數據中提取關鍵信息，并去除冗余和噪聲，而且可以計算物品表征在不同模態下對下游推薦任務的貢獻度。
本發明授權一種基于信息瓶頸原則的多模態推薦方法在權利要求書中公布了：1.一種基于信息瓶頸原則的多模態推薦方法，其特征是，包括以下步驟：a根據Amazon數據集中的用戶-物品歷史交互記錄構建數據集；b通過歷史交互記錄為每個模態構建一張用戶-物品圖，將用戶和物品的嵌入通過多層圖卷積計算得到用戶的最終表示和物品的融合嵌入；c為物品的每個模態構建一張物品-物品相似圖，保留相似度最高的前k個物品的鄰居，捕獲物品間的語義信號，再根據物品模態對于下游推薦任務的貢獻度聚合物品語義信號，得到物品的最終表示；d使用對比學習實現信息瓶頸對模態特征去噪，進一步最大化不同模態用戶嵌入的互信息，獲取用戶的跨模態偏好；e通過BPR損失、信息瓶頸對比學習損失、跨模態偏好對比學習損失和Adam優化器優化用戶物品嵌入。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人齊魯工業大學(山東省科學院);山東省人工智能研究院，其通訊地址為：250300 山東省濟南市長清區大學路3501號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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