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龙图腾网恭喜青岛科技大学申请的专利一种面向多模态数据的商品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：CN119831711B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510329033.9，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权一种面向多模态数据的商品推荐方法是由胡强;孙羽;李浩杰;江峰;杜军威设计研发完成，并于2025-03-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向多模态数据的商品推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向多模态数据的商品推荐方法，涉及商品推荐技术领域，包括构建用户‑项目关联图、项目模态关联图、用户模态关联图；构建项目的模态交集关联图及用户的模态交集关联图；采用LightGCN对关联图进行特征卷积，为项目和用户生成嵌入，且在每一轮次的特征卷积中均实施项目和用户的层级对比学习；通过带有多维损失联合训练的预测模型，采用内积的形式作为用户对项目的评分，进行推荐预测；对用户‑项目关联图进行卷积操作时，通过用户偏好优化损失函数增加显式偏好和隐式偏好的一致性。本发明模型场景泛化能力强，有效提高了项目和用户偏好建模的准确性，提升了推荐质量。

本发明授权一种面向多模态数据的商品推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种面向多模态数据的商品推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，构建用户-项目关联图、项目模态关联图、用户模态关联图；步骤2，构建项目的模态交集关联图及用户的模态交集关联图；步骤3，采用LightGCN对步骤1和步骤2所得的关联图进行特征卷积，为项目和用户生成嵌入，且在每一轮次的特征卷积中均实施项目和用户的层级对比学习；步骤4，通过带有多维损失联合训练的预测模型，采用内积的形式作为用户对项目的评分，进行推荐预测；所述步骤1中项目模态关联图包括项目的文本模态关联图、项目的视觉模态关联图，用户模态关联图包括用户的文本模态关联图、用户的视觉模态关联图；所述步骤3中对用户-项目关联图进行卷积操作时，通过用户偏好优化损失函数增加显式偏好和隐式偏好的一致性；所述步骤1用户模态关联图的构建过程具体包括：将所有的用户结点作为关联图的结点；计算用户在模态m上的初始偏好嵌入并将其冻结；对于用户和，其在模态m上的模态偏好相似度定义为与间的余弦相似度，记为，其中与是用户和在模态m上的嵌入表示；同时，构建一个用户在模态m上的top-k相似项目集合；对于每一个用户结点，建立与其在模态m上top-k相似度项目集合中的结点之间的关联边，得到模态m下用户模态关联图；所述步骤2中构建项目的模态交集关联图过程具体包括：将所有的项目结点作为关联图的结点；若两个结点和，同时在项目的文本模态关联图和项目的视觉模态关联图都存在边，则在项目的模态交集关联图建立一条边；得到项目的模态交集关联图；构建用户的模态交集关联图具体包括：将所有的用户结点作为关联图的结点；若两个结点和，同时在用户的文本模态关联图和用户的视觉模态关联图都存在边，则在用户的模态交集关联图建立一条边；得到用户的模态交集关联图。

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