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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种深度兴趣进化推荐方法、装置、设备和存储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：CN114417172B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202210096536.2，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种深度兴趣进化推荐方法、装置、设备和存储介质是由徐亦飞;张美丹;朱利;尉萍萍;程菊飞;张屿琪;曹帅设计研发完成，并于2022-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种深度兴趣进化推荐方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种深度兴趣进化推荐方法、装置、设备和存储介质，训练数据集中提取模型所需要的用户特征和项目特征，并将提取的用户特征和项目特征按用户进行分组，对分组后的项目按时间戳进行排序，从排序后的项目中提取用户嵌入特征和项目嵌入特征，根据提取的用户特征和项目特征生成位置嵌入特征，将项目嵌入特征与位置嵌入特征相加后输入到建立的Transformer网络得到输出结果，将Transformer网络得到输出结果与用户嵌入特征连接后输入到一个两层的前馈神经网络，采用GELU作为激活函数得到最终的概率分布，通过概率分布得到最终预测项目，基于高阶特征融合的深度进化推荐方法，充分利用了用户信息和项目信息提升模型的预测能力，提高了预测推荐的准确性。

本发明授权一种深度兴趣进化推荐方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种深度兴趣进化推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，从训练数据集中提取模型所需要的用户特征和项目特征，并将提取的用户特征和项目特征按用户进行分组，对分组后的项目按时间戳进行排序，从排序后的项目中提取用户嵌入特征和项目嵌入特征； S2，根据提取的用户特征和项目特征生成位置嵌入特征，将项目嵌入特征与位置嵌入特征相加后输入到建立的Transformer网络得到输出结果； S3：将Transformer网络得到输出结果与用户嵌入特征连接后输入到一个两层的前馈神经网络，采用GELU作为激活函数得到最终的概率分布，通过概率分布得到最终预测项目； 取用户较长时间段内交互过的itemembedding聚成若干类，再将每类中的嵌入生成用户嵌入特征； 采用Lance-WilliamsAlgorithm计算方法，设初始化为5个簇分别为{A,B,C,D,E},计算五个簇相互之间的ESS，通过计算发现A、B两个簇最接近，则合并为簇AB，现在共有4个簇{AB,C,D,E},则其计算ESS的公式为： 其中K代表除AB簇外的其他簇，na、nb、nk代表A、B、K簇中节点数量，初始每个节点为1簇，故n＝1，通过此ESS计算方式，大大减少了聚簇过程中的计算量； 采用Medoid方法，找到每个类簇中所有项目中的一个来代表本类簇，该项目满足与同簇内其他成员的平方距离之和最小； 利用产生的itemembedding代表本类簇，通过键值对方式进行存储，方便供模型的后续计算使用。

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