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龍圖騰網獲悉南開大學申請的專利基于反事實對比預訓練的多模態推薦方法、系統和裝置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：CN119939039B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202510436912.1，技術領域涉及：G06F16/9535；該發明授權基于反事實對比預訓練的多模態推薦方法、系統和裝置是由溫延龍;任嘉睿;宋春瑤;袁曉潔設計研發完成，并于2025-04-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于反事實對比預訓練的多模態推薦方法、系統和裝置在說明書摘要公布了：本發明涉及數據挖掘技術領域，提供一種基于反事實對比預訓練的多模態推薦方法、系統和裝置。獲取用戶數據、項目數據和用戶項目之間的交互數據得到用戶項目交互圖，根據用戶項目交互圖構建反事實交互圖；根據項目原始多模態特征得到凈化后的項目模態特征；根據反事實交互圖得到用戶模態特征；根據協同特征和模態特征得到預訓練的多模態表征；根據協同過濾模型，在用戶項目交互圖上微調預訓練的多模態表征，得到最終用戶表征和最終項目表征，根據最終表征計算用戶對每個項目的偏好得分，根據偏好得分進行排序得到推薦列表。本發明通過充分利用未交互項目的多模態內容，有效地捕捉了用戶的潛在興趣偏好，可以明顯提升推薦準確性。

本發明授權基于反事實對比預訓練的多模態推薦方法、系統和裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于反事實對比預訓練的多模態推薦方法，其特征在于，包括： S1：獲取用戶數據、項目數據和用戶項目之間的交互數據，根據所述用戶數據、項目數據和用戶項目之間的交互數據得到用戶項目交互圖，根據所述用戶項目交互圖構建反事實交互圖； S2：隨機初始化得到用戶協同特征和項目協同特征，根據項目原始模態特征計算得到項目模態特征； S3：將所述項目協同特征和項目模態特征輸入雙線性交互凈化模塊，得到凈化后的項目模態特征；根據所述凈化后的項目模態特征和反事實交互圖得到用戶模態特征； S4：根據所述模態特征計算預訓練的模態表征，根據所述協同特征計算預訓練的協同表征，根據預訓練的模態表征進行模態表征融合，計算最終用戶多模態表征和最終項目多模態表征，將預訓練的用戶協同表征和最終用戶多模態表征計算用戶損失函數，將預訓練的項目協同表征和最終項目多模態表征計算項目損失函數； S5：根據協同過濾模型，在所述用戶項目交互圖上微調預訓練的用戶多模態表征和項目多模態表征，得到最終用戶表征和最終項目表征； S6：根據所述最終用戶表征和最終項目表征計算用戶對每個項目的偏好得分，根據所述用戶對每個項目的偏好得分進行排序得到推薦列表。

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南開大學，其通訊地址為：300071 天津市南開區衛津路94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”。