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龙图腾网恭喜安徽农业大学申请的专利一种基于双线性池化的多模态知识融合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：CN115860875B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202211671672.6，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权一种基于双线性池化的多模态知识融合的商品推荐方法是由王超;张津睿;张鸿伟;夏迎春;何进;蒋婷婷;杨帅;辜丽川;焦俊设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双线性池化的多模态知识融合的商品推荐方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，且公开了一种基于双线性池化的多模态知识融合的商品推荐方法，包括提取用户在电商平台的行为数据，对收集的用户行为数据进行预处理，以及分析评估，用深度学习的图像特征采集器、文本特征采集器、时间序列特征采集器、音频特征采集器和视频特征采集器对收集的数据抽取特征，根据各种单模态特征采集器的特征利用双线性池化的多模态知识融合抽取模态交互的深层特征，通过对抽取的多模态融合的深层特征信息。该基于双线性池化的多模态知识融合的商品推荐方法，可以通过深度利用海量的多模态的用户数据，利用分层次双线性池化融合多模态特征，精准判断消费者的喜好准确推送意向商品。

本发明授权一种基于双线性池化的多模态知识融合的商品推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双线性池化的多模态知识融合的商品推荐方法，其特征在于，包括下述步骤：S1、提取用户在电商平台的行为数据，对收集的用户行为数据进行预处理，以及分析评估；S2、用深度学习的图像特征采集器、文本特征采集器、时间序列特征采集器、音频特征采集器和视频特征采集器对收集的数据抽取特征；S3、根据上述步骤S2中的各种单模态特征采集器的特征利用双线性池化的多模态知识融合抽取模态交互的深层特征；S4、通过对上述步骤S3中抽取的多模态融合的深层特征信息，在智能推荐模块中再次利用双线性池化对深层特征进行分类融合，将融合特征放入智能推荐模块获得推荐区域指数和推荐指数；S5、根据上述步骤S4中推荐区域指数和推荐指数，决定商品的推荐形式，推荐区域和推荐顺序；S6、利用基于上述步骤S5中的推荐内容，反馈模块将跟踪用户对于推荐内容的交互行为，反馈回电商推荐模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人安徽农业大学，其通讯地址为：230036 安徽省合肥市蜀山区长江西路130号安徽农业大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。