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龙图腾网恭喜浪潮通用软件有限公司申请的专利基于高阶特征交互的个性化推荐方法、设备及介质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：CN119917747B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202510421791.3，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于高阶特征交互的个性化推荐方法、设备及介质是由赵震;袁玉宁;朱少帅;佟鑫;张文函;李艳丽;付晨阳;张舒设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于高阶特征交互的个性化推荐方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了基于高阶特征交互的个性化推荐方法、设备及介质，涉及深度学习领域，方法包括：将获取的用户信息，以及知识库中的知识，输入至预先训练的个性化推荐模型中，输出用于表示用户是否已获取知识的分类变量；根据所述分类变量对用户进行知识的个性化推荐。个性化推荐模型是基于深度学习的模型，其相较于传统浅层模型（比如，因子分解机、域因子分解机等），能够通过使用域因子分解机来有效学习强交互的低阶特征，并能够结合交叉网络模块和深度学习模块来构建高阶特征。

本发明授权基于高阶特征交互的个性化推荐方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于高阶特征交互的个性化推荐方法，其特征在于，包括： 将获取的用户信息，以及知识库中的知识，输入至预先训练的个性化推荐模型中，输出用于表示用户是否已获取知识的分类变量； 根据所述分类变量对用户进行知识的个性化推荐； 其中，所述个性化推荐模型包括输入层、嵌入层、特征交互层、组合输出层； 所述输入层，将所述用户信息、所述知识以特征向量的形式输入； 所述嵌入层，将高维稀疏的特征向量，转换成低维稠密的嵌入向量； 所述特征交互层，包括深度神经网络模块、交叉网络模块、域因子分解机模块、注意力机制模块； 所述深度神经网络模块、所述交叉网络模块，通过交叉网络和深度神经网络构建高阶的特征交互； 所述域因子分解机模块，通过域因子分解机定义特征域，对特征进行分组，构建特征的线性关系和二阶特征交互关系； 所述注意力机制模块，通过注意力网络学习二阶特征交互的权重； 所述组合输出层，根据所述深度神经网络模块、所述交叉网络模块、所述注意力机制模块的输出向量进行预测； 所述个性化推荐模型在模型训练过程包括： 所述输入层，获取数据集，并通过编码，将所述数据集中的信息特征转换为特征向量； 其中，所述信息特征包括特征列、标签列，所述特征列中包括用户信息、知识对应的多维度特征，所述标签列中包括用户是否已获取该知识； 所述多维度特征的特征类型包括分类型特征、连续型特征，分别通过编码进行处理； 所述深度神经网络模块包括Product层、隐藏层、输出层； 所述Product层包括线性部分和非线性部分； 所述线性部分，通过对应的权重矩阵，以及线性信号向量，输出对应的线性部分输出结果；其中，所述线性信号向量通过对应的嵌入向量得到； 所述非线性部分，通过对应的权重矩阵，以及二次信号向量，输出对应的非线性部分输出结果；其中，所述线性信号向量通过多个嵌入向量得到。

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