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龙图腾网获悉苏州市职业大学(苏州开放大学)申请的专利对比学习模型的生成方法、物品推荐方法及其装置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：CN116089724B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310151328.2，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权对比学习模型的生成方法、物品推荐方法及其装置是由鲜学丰;杜鑫雨;董虎胜;赵朋朋;方立刚设计研发完成，并于2023-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本对比学习模型的生成方法、物品推荐方法及其装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种对比学习模型的生成方法、物品推荐方法及其装置，该生成方法包括以下步骤：获取若干交互序列，每个交互序列均包含有用户以及与所述用户有过交互的若干物品；获取每个交互序列中所有物品对应的编码的集合E；对多个交互序列进行预处理，创建对比学习模型，并利用若干交互序列对该对比学习模型进行训练。综上所述，该对比学习模型能够向用于推荐将来最有可能交互的若干项目，从而极大的提高该用户购买该项目的可能性。

本发明授权对比学习模型的生成方法、物品推荐方法及其装置在权利要求书中公布了：1.一种用于物品推荐的对比学习模型的生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取若干交互序列，每个交互序列均包含有用户以及与所述用户有过交互的若干物品；获取每个交互序列中所有物品对应的编码的集合E； 创建对比学习模型，所述对比学习模型将transformer神经网络中的FilterLayer替代为自注意力模块而得到；在第p层自注意力模块中，其输入的时间特征为，其输出的时间特征为，且为第p+1层自注意力模块的输入，其中，所述对比学习模型中包括N个串联的自注意力模块，p=1,2,...,N，第1层自注意力模块的输入E；第p层自注意力模块还用于执行，F为一维快速傅里叶变换；所述自注意力模块包括动态频率选择模块和静态分频模块，所述动态频率选择模块用于选择频域中特定频率的特征，所述静态分频模块用于弥补所述动态频率选择模块中的频域特征缺失；之后，将动态滤波器提取的特征和静态滤波器提取的特征混合，采用逆一维FFT将调制频谱变换回时域，将复数张量转换为实数张量；在所述动态频率选择模块中，对应的频率特征为，，，，，，，；其中，对应的频率范围的下界为、上界为，所述动态频率选择模块中滤波器大小为，I是指示函数，为可学习滤波器，为动态频率选择模块沿着从高频到低频滑动的第p层的指示函数；第L层自注意力模块中的对应第一频率范围，第p+1层自注意力模块中的对应第二频率范围，第一、第二频率范围的交集不为空；在所述静态分频模块中，对应的频率特征为,，，,，其中，为可学习滤波器； 基于若干交互序列，对所述对比学习模型进行训练，在训练时总体目标函数为，，，；，其中，Num为所有物品的数量，为所有物品编码构成的嵌入矩阵。

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