買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網獲悉浙江工業大學申請的專利一種基于知識感知提示微調的視頻媒體平臺對話推薦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：CN119739893B 。

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：202411950147.7，技術領域涉及：G06F16/735；該發明授權一種基于知識感知提示微調的視頻媒體平臺對話推薦方法是由楊旭華;駱杭;馬鋼峰設計研發完成，并于2024-12-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于知識感知提示微調的視頻媒體平臺對話推薦方法在說明書摘要公布了：一種基于知識感知提示微調的視頻媒體平臺對話推薦方法，首先，使用對比學習方法對齊歷史對話和歷史實體的語義空間，進而生成統一輸入的提示模板；在提示模版設計中增加了增強的相似用戶表示，以緩解數據稀疏和冷啟動問題；然后，將提示向量和歷史對話向量輸入預訓練語言模型，并在對話任務和推薦任務下進行聯合訓練；最后，通過微調好的預訓練語言模型分別生成預測的回復語句和推薦項目，進而得到視頻媒體平臺當前的自然語言響應。本發明使用知識感知提示微調方法，設計統一的提示模版并對對話任務和推薦任務進行聯合訓練，促進了對話和推薦模塊間的協同，提升了視頻媒體平臺對話推薦的性能。

本發明授權一種基于知識感知提示微調的視頻媒體平臺對話推薦方法在權利要求書中公布了：1.一種基于知識感知提示微調的視頻媒體平臺對話推薦方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟： 步驟一、視頻媒體平臺通過與用戶對話，為用戶推薦可能感興趣的視頻項目；其中用戶集合表示為，視頻項目集合表示為，視頻相關的實體集合表示為；視頻媒體知識圖譜由實體集合和實體之間的關系集合組成；平臺與用戶的第t輪之前的歷史對話集合表示為，其中表示平臺與用戶的第j輪對話，第t輪的對話作為當前的回復標簽；歷史實體集合表示為,其中，表示第j輪對話中出現的實體集合，表示第j輪對話中出現的第i個實體； 步驟二、將歷史對話集合C中的每個的按對話時間順序連接成一個長句s，并用項目掩碼替換對話中出現的視頻名稱；使用XLM-RoBERTa模型將長句s編碼為一個單詞嵌入矩陣S，再通過殘差連接和自注意力神經網絡得到歷史對話的嵌入表示； 步驟三、基于視頻媒體知識圖譜，將歷史對話中的實體進行實體連接，然后使用R-GCN模型對實體和它們之間的關系進行編碼，得到實體節點在R-GCN模型的第（）層的表示，隨著歷史對話中實體節點的累積，得到一個實體嵌入矩陣，再通過殘差連接和自注意力神經網絡得到歷史實體的嵌入表示； 步驟四、將同一段對話中得到的對話表示和實體表示設為正例，反之則設為負例，計算對比學習損失函數，進行預訓練； 步驟五、將預訓練后得到的歷史實體表示作為用戶表示u，進而得到訓練集中的全體用戶表示矩陣U；使用k近鄰搜索算法，檢索與用戶表示u的最相似的k個用戶表示；將相似用戶集合中的每個以概率ρ替換為隨機選擇的用戶表示； 步驟六、計算將相似用戶表示與目標用戶表示融合后得到的表示，遍歷相似用戶集合中的每個，以此方法得到增強的相似用戶表示矩陣； 步驟七、隨機初始化軟標記提示向量；組合基于視頻媒體知識圖譜的用戶表示、增強的相似用戶表示以及軟標記，得到提示模版； 步驟八、將提示模板輸入給一個前饋神經網絡，得到提示向量，并與歷史對話C和回復標簽R相組合，得到預訓練語言模型PLM的輸入向量； 步驟九、將提示向量和歷史對話C輸入PLM以生成預測的回復； 步驟十、計算對話任務的損失； 步驟十一、將PLM輸入向量和推薦任務特殊標記輸入PLM，得到PLM對應特殊標記的輸出向量； 步驟十二、計算推薦任務的損失； 步驟十三、計算對話任務和推薦任務的聯合損失函數Loss； 步驟十四、重復執行步驟六至步驟十三，當Loss小于指定的最小損失值后,結束計算； 步驟十五、將提示向量和歷史對話C輸入PLM以生成預測回復語句，將PLM輸入向量和推薦任務特殊標記輸入PLM得到推薦項目，用推薦項目的視頻名稱替換預測回復語句中的項目掩碼，得到視頻媒體平臺對話推薦的當前的自然語言響應。

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浙江工業大學，其通訊地址為：310014 浙江省杭州市拱墅區朝暉六區潮王路18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”。