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龍圖騰網獲悉成都大學申請的專利用于元宇宙電商平臺的區塊鏈加密和深度學習檢索的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：CN120354455B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02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：202510827914.3，技術領域涉及：G06F21/62；該發明授權用于元宇宙電商平臺的區塊鏈加密和深度學習檢索的方法是由柯紫悅;杭行;李京鮮;張家玉;黃小琴;黃麗晨;余可欣設計研發完成，并于2025-06-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本用于元宇宙電商平臺的區塊鏈加密和深度學習檢索的方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種用于元宇宙電商平臺的區塊鏈加密和深度學習檢索的方法，其通過同態加密技術和零知識證明協議對用戶行為數據、虛擬商品特征及社交網絡關系進行隱私保護，并生成不可篡改的交易憑證，構建多模態加密數據集；設計帶有注意力機制的深度學習檢索模型并優化其參數；通過量化剪枝處理生成輕量級模型，部署于分布式邊緣節點，結合動態資源調度算法實現虛擬商品的實時渲染與低延遲交互；引入聯邦學習框架對模型進行增量更新；建立云邊協同區塊鏈同步機制，利用分片技術和共識算法確保數據一致性。本發明解決了傳統元宇宙電商平臺的隱私泄露、3D特征解析不足、高并發交互延遲高及數據協同效率低等問題，顯著提升了平臺的綜合性能。

本發明授權用于元宇宙電商平臺的區塊鏈加密和深度學習檢索的方法在權利要求書中公布了：1.一種用于元宇宙電商平臺的區塊鏈加密和深度學習檢索的方法，其特征在于，包括：采用同態加密技術對用戶行為數據、虛擬商品特征及社交網絡關系進行隱私保護，并結合零知識證明協議生成不可篡改的交易憑證，構建包含多模態特征的加密數據集； 設計深度學習檢索模型，其具體包括：構建由輸入層、隱藏層和輸出層構成的深度學習模型，輸出層負責生成最終的特征向量；在所述隱藏層中引入注意力機制模塊，用于通過計算特征點的重要性權重以增強對3D商品關鍵特征的捕捉能力；定義對比損失函數，其綜合了與相似樣本對的特征向量間距離成正比的損失項，以及在不相似樣本對的特征向量間距離小于預設距離邊界值時才產生懲罰的損失項，通過最小化所述對比損失函數優化模型參數，從而使相似樣本的特征向量更接近，非相似樣本的特征向量更遠離； 通過對所述深度學習檢索模型進行量化剪枝處理，得到輕量級檢索模型，并將所述輕量級檢索模型部署到分布式邊緣節點，結合動態資源調度算法實現虛擬商品的實時渲染與低延遲交互；在所述邊緣節點上，引入聯邦學習框架對輕量級檢索模型進行增量更新，通過局部模型訓練與全局模型聚合的方式，在保證數據隱私的前提下實現模型的持續優化；建立云邊協同的區塊鏈同步機制，利用分片技術減少鏈上數據傳輸量，并通過共識算法確保云端與邊緣節點間的數據一致性。

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成都大學，其通訊地址為：610000 四川省成都市龍泉驛區成洛大道2025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”。