发明专利已授权

一种基于扩散模型的自监督学习多模态推荐方法及系统

📄 申请号：CN202510412906.2 📄 发布日：2026/05/18

著录项目信息

申请日

2025-04-03

公开号

CN119919217B

公开日

2025-06-24

申请人

湖南师范大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q30_0601

IPC 分类号

G06Q30_0601 , G06N3_042 , G06N3_0895 , G06F18_21 , G06F18_22 , G06F18_25 ,

技术画像

所属领域

自监督学习人工智能算法推荐系统多模态学习自监督学习

应用场景

个性化推荐, 电子商务推荐, 内容推荐, 广告推荐, 社交推荐

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了一种基于扩散模型的自监督学习多模态推荐方法及系统，本发明包括为多模态推荐模型在训练时采用的损失函数包括将用户物品的归一化交互矩阵采用扩散模型生成用户物品协作图、进行ID引导和提取模态语义共性以获得ID引导的协作图和各个模态引导的协作图，并分别计算ID引导模态表示的损失和增强语义一致性的损失并求和得到的自监督损失。本发明旨在使用扩散模型生成交互数据以注入模态信息以及ID信息，将注入后的数据进行对比来满足模态对齐、ID引导的特征表示并在自监督学习中注入模态感知的协作信号，从而获得有效的自监督损失来提升多模态推荐系统的推荐准确性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于大数据与区块链的支付方法、装置及云平台

当前第 / 件

基于特征冗余去除的图神经网络多模态推荐方法及系统

同领域国内专利 · IPC: (G06Q30_0601)

G06Q30_00 G06Q30_01 G06Q30_012 G06Q30_015 G06Q30_016 G06Q30_018 G06Q30_02 G06Q30_0201 G06Q30_0202 G06Q30_0203 G06Q30_0204 G06Q30_0207 G06Q30_0217 G06Q30_0235 G06Q30_0241 G06Q30_0242 G06Q30_0251 G06Q30_0282 G06Q30_0283 G06Q30_04 G06Q30_06 G06Q30_0601 G06Q30_0645 G06Q30_08 覆盖24个领域

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