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龍圖騰網獲悉浪潮通用軟件有限公司申請的專利一種跨模態內容推薦方法、裝置、設備、介質及產品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：CN120407952B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202510925896.2，技術領域涉及：G06F16/9535；該發明授權一種跨模態內容推薦方法、裝置、設備、介質及產品是由張士良;丁一凡;韓嘉懿;宋剛;王建;劉繼喬;劉金桐設計研發完成，并于2025-07-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種跨模態內容推薦方法、裝置、設備、介質及產品在說明書摘要公布了：本發明涉及推薦系統技術領域，公開了一種跨模態內容推薦方法、裝置、設備、介質及產品。所述方法包括：獲取用戶在不同平臺上的歷史交互行為及交互針對的內容；針對每個內容，根據交互行為計算該內容的偏好系數；將每個內容進行編碼得到內容語義向量，通過將各個內容語義向量及其偏好系數進行加權求和，得到針對該用戶的用戶偏好向量；基于所述用戶偏好向量，執行內容推薦；其中，待查詢內容向量集中的待查詢內容向量是基于預訓練的編碼模型對當前平臺的待查詢內容進行編碼得到的；所述編碼模型采用多個用戶偏好向量，以及與每個用戶偏好向量相關和不相關的內容語義向量，基于對比學習訓練得到。本發明能夠實現跨平臺、跨模態內容的準確推薦。

本發明授權一種跨模態內容推薦方法、裝置、設備、介質及產品在權利要求書中公布了：1.一種跨模態內容推薦方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取用戶在不同平臺上的歷史交互行為及交互針對的內容； 針對每個內容，根據交互行為計算該內容的偏好系數； 將每個內容進行編碼得到內容語義向量，通過將各個內容語義向量及其偏好系數進行加權求和，得到針對該用戶的用戶偏好向量； 在當前平臺的待查詢內容向量集中，基于所述用戶偏好向量，執行內容推薦；其中，待查詢內容向量集中的待查詢內容向量是基于預訓練的編碼模型對當前平臺的待查詢內容進行編碼得到的；所述編碼模型采用多個用戶偏好向量，以及與每個用戶偏好向量相關和不相關的內容語義向量作為訓練數據集，基于對比學習訓練得到，具體對比學習訓練過程為：獲取多個用戶興趣特征以及多個內容項，作為訓練數據集；針對每個用戶興趣特征構建用戶偏好向量；針對每個內容項構建內容語義向量；用戶偏好向量和內容語義向量維度相同；根據每個用戶偏好向量及相應正樣本內容語義向量和負樣本內容語義向量的中間表達，基于對比學習，對預構建的編碼模型進行訓練； 所述偏好系數計算方法為： 針對每個內容的歷史交互行為，分別獲取交互開始時間、持續時長、交互類型，計算交互行為評價指標；所述交互行為評價指標包括：行為強度指標、行為類型指標、時效性指標和內容代表性指標； 對多個所述交互行為評價指標進行加權求和得到偏好系數。

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