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龍圖騰網獲悉中國工商銀行股份有限公司申請的專利預測用戶偏好的方法、裝置、電子設備和介質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：CN112862538B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202110232587.9，技術領域涉及：G06Q30/0203；該發明授權預測用戶偏好的方法、裝置、電子設備和介質是由羅海華;張婷;房國標;胡春華設計研發完成，并于2021-03-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本預測用戶偏好的方法、裝置、電子設備和介質在說明書摘要公布了：本公開提供了一種預測用戶偏好的方法、裝置、電子設備和介質，可應用于人工智能技術領域。所述方法包括：獲取用戶物品交互矩陣，所述用戶物品交互矩陣包括至少一個用戶對至少一個物品的評價值；獲取與所述至少一個物品中的目標物品相關的多類圖像的特征數據；使用注意力模型根據所述多類圖像的特征數據生成針對所述目標物品的視覺特征向量；以及使用深度矩陣分解模型根據所述視覺特征向量和所述用戶物品交互矩陣來預測所述至少一個用戶中的目標用戶對所述目標物品的偏好程度。

本發明授權預測用戶偏好的方法、裝置、電子設備和介質在權利要求書中公布了：1.一種預測用戶偏好的方法，包括： 獲取用戶物品交互矩陣，所述用戶物品交互矩陣包括至少一個用戶對至少一個物品的評價值； 獲取與所述至少一個物品中的目標物品相關的多類圖像的特征數據包括： 針對每一類圖像，使用經訓練的卷積神經網絡從該類圖像中的每個圖像提取第一特征向量，其中，所述第一特征向量表征第一個全連接層的輸出向量；通過聚類算法對所提取的多個第一特征向量進行聚類，得到N個簇，其中N為大于1的整數；通過從每個簇選擇一個第一特征向量，得到N個第一特征向量作為該類圖像的特征數據； 使用注意力模型根據所述多類圖像的特征數據生成針對所述目標物品的視覺特征向量包括： 使用第一注意力網絡根據每一類圖像的N個第一特征向量生成針對該類圖像的第二特征向量包括：通過以下等式來根據每一類圖像的N個第一特征向量生成針對該類圖像的第二特征向量， 其中，表示物品，表示圖像類別，表示每類圖像的N個第一特征向量中的第個第一 特征向量，表示物品的第類圖像的第個第一特征向量，ReLU表示激活函數，表示的隱式表達式，表示的重要性，表示物品的第類圖像的第二特征向量， 表示第一注意力網絡層與第二注意力網絡層的第一置換矩陣，表示第一注意力網絡層與 第二注意力網絡層的第一偏置項，表示第一注意力網絡層與第二注意力網絡層的第一上 下文向量； 使用第二注意力網絡根據所述多類圖像的第二特征向量生成針對所述目標物品的視覺特征向量包括：通過以下等式來根據所述多類圖像的第二特征向量生成針對所述目標物品的視覺特征向量， 其中，表示的隱式表達式，表示的重要性，表示物品的視覺特征向量，其 中物品為所述目標物品，表示第一注意力網絡層與第二注意力網絡層的第二置換矩 陣，表示第一注意力網絡層與第二注意力網絡層的第二偏置項，表示第一注意力網絡 層與第二注意力網絡層的第二上下文向量，其中，所述注意力模型包括所述第一注意力網 絡層和所述第二注意力網絡層； 使用深度矩陣分解模型根據所述視覺特征向量和所述用戶物品交互矩陣來預測目標用戶對所述目標物品的偏好程度包括： 基于所述用戶物品交互矩陣中，表征同一個所述目標用戶對所有物品的評價值的行元素，來生成目標用戶的特征向量； 基于所述用戶物品交互矩陣中，表征所有用戶對所述目標物品的評價值的列元素，來生成目標物品的評價特征向量； 根據所述目標物品的評價特征向量和所述目標物品的視覺特征向量來生成所述目標物品的特征向量； 根據所述目標用戶的特征向量與所述目標物品的特征向量之間的余弦相似度來預測所述目標用戶對所述目標物品的偏好程度。

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