中國科學技術大學馮福利獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉中國科學技術大學申請的專利基于大語言模型的隱空間解碼生成式推薦方法及系統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：CN119887349B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202510361574.X，技術領域涉及：G06Q30/0601；該發明授權基于大語言模型的隱空間解碼生成式推薦方法及系統是由馮福利;王城冰;張洋;王志城;史天昊;鮑克勤設計研發完成，并于2025-03-26向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于大語言模型的隱空間解碼生成式推薦方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了基于大語言模型的隱空間解碼生成式推薦方法及系統，所述方法包括：（1）、構建記憶模塊，通過用戶?商品交互數據集生成訓練樣本的隱狀態與真實商品的匹配對并存儲，所述隱狀態由大語言模型提取輸入指令的最后一層最后一個隱狀態得到；（2）、候選商品表示生成，從所述記憶模塊中聚合與同一商品關聯的隱狀態，生成候選商品的隱空間表示；（3）、商品解碼，計算測試樣本的隱狀態與候選商品表示的相似度，基于相似度排序生成推薦列表。本發明直接從大語言模型的隱空間進行解碼，即只需要大語言模型前向傳播一次獲得用戶輸入的隱狀態，避免了自回歸方式的解碼。顯著降低大語言模型的解碼商品的開銷，且能保持優秀的推薦性能。
本發明授權基于大語言模型的隱空間解碼生成式推薦方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于大語言模型的隱空間解碼生成式推薦方法，其特征在于，所述基于大語言模型的隱空間解碼生成式推薦方法包括： （1）、構建記憶模塊，通過用戶-商品交互數據集生成訓練樣本的隱狀態與真實商品的匹配對并存儲，所述隱狀態由大語言模型提取輸入指令數據的最后一層最后一個隱狀態得到； 記憶模塊的構建過程包括： 將用戶交互歷史轉換為固定模板的指令數據； 通過大語言模型對指令數據進行編碼，提取最后一層最后一個隱狀態； （2）、候選商品表示生成，從所述記憶模塊中聚合與同一商品關聯的隱狀態，生成候選商品的隱空間表示； （3）、商品解碼，計算測試樣本的隱狀態與候選商品的隱空間表示的相似度，基于相似度排序生成推薦列表。
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中國科學技術大學，其通訊地址為：230026 安徽省合肥市包河區金寨路96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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