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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于元学习和长短期记忆网络的推荐系统冷启动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：CN115600648B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202211296829.1，技术领域涉及：G06N3/0442；该发明授权基于元学习和长短期记忆网络的推荐系统冷启动方法是由苏丽平;金弟;何东晓设计研发完成，并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于元学习和长短期记忆网络的推荐系统冷启动方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于元学习和长短期记忆网络的推荐系统冷启动方法，包括：构建高阶元模型，利用异构神经网络捕获节点间的高阶语义关系，利用图卷积神经网络生成节点嵌入；利用全连接神经网络构建任务预测器以用户节点嵌入以及评价的项目的节点嵌入作为输入，输出评价分数的预测值；以项目评价分数的真实值和预测值作为输入，进行平方损失函数的计算；以长短时记忆网络构建神经任务调度器，通过计算当前任务的采样概率，得到当前任务相对新任务的采样权重；构建神经任务调度器和高阶元模型的联合优化，获得高阶元模型和任务调度器的最优参数。

本发明授权基于元学习和长短期记忆网络的推荐系统冷启动方法在权利要求书中公布了：1.一种基于元学习和长短期记忆网络的推荐系统冷启动方法，包括： 步骤一：构建高阶元模型，所述高阶元模型包括特征聚合器和任务预测器；所述特征聚合器利用异构神经网络捕获节点间的高阶语义关系，对当前用户交互信息较少的情形进行补充，利用图卷积神经网络作为编码器，对节点属性和网络拓扑进行编码，生成节点嵌入；利用全连接神经网络构建所述任务预测器以用户节点嵌入以及评价的项目的节点嵌入作为输入，输出评价分数的预测值； 步骤二：以项目评价分数的真实值和预测值作为输入，进行平方损失函数的计算； 步骤三：以长短时记忆网络构建神经任务调度器，分别以查询集的平方损失函数以及支持集和查询集的平方损失函数的梯度相似性作为输入得到当前任务的采样概率，最终得到当前任务相对新任务的采样权重： 式中Ms表示支持集和查询集损失函数的梯度相似性，分别表示支持集与查询集的梯度，表示参数为的长短期记忆网络，ωu表示当前用户u的采样权重； 步骤四：使用梯度下降的方法最小化真实值与预测值之间的差距，构建神经任务调度器和高阶元模型的联合优化，获得高阶元模型和任务调度器的最优参数，用于直接运用到未训练过的新用户任务。

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