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龍圖騰網(wǎng)獲悉蘇州大學(xué)申請的專利一種基于譜圖多項(xiàng)式濾波器的多模態(tài)推薦方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119537705B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510100544.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/9535；該發(fā)明授權(quán)一種基于譜圖多項(xiàng)式濾波器的多模態(tài)推薦方法及系統(tǒng)是由趙朋朋;劉峰設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-01-22向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于譜圖多項(xiàng)式濾波器的多模態(tài)推薦方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于譜圖多項(xiàng)式濾波器的多模態(tài)推薦方法及系統(tǒng)，方法包括：將用戶數(shù)據(jù)和項(xiàng)目數(shù)據(jù)輸入至PolyRec模型中，PolyRec模型包括多模態(tài)編碼器、行為編碼器和多模態(tài)對齊模塊；利用多模態(tài)編碼器對用戶數(shù)據(jù)和項(xiàng)目數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼和融合，獲取第一特征；利用行為編碼器對用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，獲取第二特征；將第一特征和第二特征輸入至多模態(tài)對齊模塊進(jìn)行融合，輸出個性化推薦結(jié)果。本發(fā)明通過整合用戶的多模態(tài)特征和不同頻率的行為信息，能更全面地捕捉用戶偏好；采用頻率信號縮放器和統(tǒng)一的頻譜圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)，使模型能夠靈活適應(yīng)不同頻率信號的特征，進(jìn)一步增強(qiáng)了推薦系統(tǒng)的魯棒性和適應(yīng)性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于譜圖多項(xiàng)式濾波器的多模態(tài)推薦方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于譜圖多項(xiàng)式濾波器的多模態(tài)推薦方法，其特征在于，包括： 獲取用戶數(shù)據(jù)和項(xiàng)目數(shù)據(jù)；所述用戶數(shù)據(jù)包括用戶基本信息和不同頻率用戶行為信息； 將所述用戶數(shù)據(jù)和項(xiàng)目數(shù)據(jù)輸入至PolyRec模型中，所述PolyRec模型包括多模態(tài)編碼器、行為編碼器和多模態(tài)對齊模塊； 利用所述多模態(tài)編碼器對用戶數(shù)據(jù)和項(xiàng)目數(shù)據(jù)中的文本模態(tài)和視覺模態(tài)信息進(jìn)行編碼和融合，獲取第一特征； 利用所述行為編碼器對用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，獲取第二特征； 將所述第一特征和第二特征輸入至所述多模態(tài)對齊模塊進(jìn)行融合，輸出個性化推薦結(jié)果。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人蘇州大學(xué)，其通訊地址為：215000 江蘇省蘇州市吳江區(qū)久泳西路1號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。