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龙图腾网恭喜东北大学申请的专利一种基于多模态数据的用户个性化推荐方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114647787B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210322829.8，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于多模态数据的用户个性化推荐方法是由郭楠;傅章鹏;高天寒设计研发完成，并于2022-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态数据的用户个性化推荐方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多模态数据的用户个性化推荐方法，涉及网络推荐技术领域。该方法在获得用户允许收集的历史行为记录以及映像日志后，提取其中涉及到的所有对象，以及每个待推荐对象的特征，映射至同一多维空间中，以此整合多模态数据，再使用强化学习模型作为推荐系统智能体，通过收集到的用户记录训练智能体，并使用经过训练的推荐智能体进行推荐，从而实现对多模态数据的用户个性化推荐。本发明提出的方法中面向的用户历史行为记录、映像日志以及待推荐对象集等都可以包含多个领域的对象如文本、图片、视频等，并通过特征提取后整合的方法模糊多模态之间的区别，从而解决一个传统推荐系统只能应用在单一领域进行推荐的问题。

本发明授权一种基于多模态数据的用户个性化推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据的用户个性化推荐方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤1：获取总对象集I及待推荐对象集L0，明确需要面向的多模态信息种类；步骤2：针对面向的每种模态，应用相应的特征提取算法，将总对象集中的每个对象提取特征并映射至数学上的同一多维空间S中；步骤3：获取并积累用户历史行为记录和映像日志；步骤4：初始化推荐系统，将步骤2得到的多维空间S及步骤3得到用户历史行为记录和映像日志输入推荐系统，并设置推荐系统智能体及强化学习环境参数；步骤5：执行推荐系统智能体的训练；具体过程为：步骤5.1：智能体从步骤3得到的用户历史行为记录和映像日志中请求一名用户相关记录；步骤5.2：内存返回记录，并通过步骤2的结果，将相应对象替换为特征表示；步骤5.3：智能体根据用户的历史行为记录形成用户画像，并根据用户画像依次执行映像，如果智能体动作与真实日志一致，则智能体获得奖励，如果智能体动作与真实日志不一致，则不获得奖励或获得惩罚；步骤5.4：执行完该用户映像日志中所有条目后，视为完成一次强化学习Frame，判断：如果满足步骤4设置的强化学习环境参数中的训练终止条件，则完成智能体训练，转至步骤6，否则返回至步骤5.1；步骤6：使用训练好的推荐系统智能体处理待推荐对象集L0，使用推荐系统模拟用户面向待推荐对象集L0的交互行为，并生成对应的映像日志D；步骤7：提取映像日志D中用户进行了交互的对象集，即推荐系统智能体对应该用户预测的个性化交互对象集，作为总推荐列表L；步骤8：根据不同需求，处理总推荐列表L，生成多模态推荐列表；步骤9：将生成的多模态推荐列表进行推荐，获得具体的用户交互结果，从而产生映像日志；每当日志积累到给定n条时，进一步训练并更新智能体。

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