中国人民解放军92493部队信息技术中心马跃飞获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民解放军92493部队信息技术中心申请的专利一种基于知识增强的多模态知识动态推荐方法及系统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：CN120763395B 。
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：202510860775.4，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于知识增强的多模态知识动态推荐方法及系统是由马跃飞;常秀丰;佟立飞;翟一琛;卜宪政;李华;修兴强设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于知识增强的多模态知识动态推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于智能推荐技术领域，涉及一种基于知识增强的多模态知识动态推荐方法及系统。本发明通过获取项目的多模态特征张量；结合模态的注意力系数对多模态特征张量进行融合，得到多模态特征融合向量；根据领域知识图谱和图注意力网络生成实体嵌入向量；根据多模态特征融合向量和实体嵌入向量获取当前用户兴趣状态，根据当前用户兴趣状态、多模态特征融合向量、偏置向量结合权重矩阵和非线性激活函数获取兴趣预测；若兴趣预测大于或等于自适应推荐阈值，则对用户推荐项目，否则不推荐；根据多个项目的推荐结果生成推荐路径解释。本发明通过知识引导的多模态语义融合，显著提升了长尾内容推荐的准确率和可解释性。
本发明授权一种基于知识增强的多模态知识动态推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于知识增强的多模态知识动态推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取项目的多模态特征张量； 结合模态的注意力系数对多模态特征张量进行融合，得到多模态特征融合向量； 根据领域知识图谱和图注意力网络生成实体嵌入向量； 根据多模态特征融合向量和实体嵌入向量获取当前用户兴趣状态，根据当前用户兴趣状态、多模态特征融合向量、偏置向量结合权重矩阵和非线性激活函数获取兴趣预测； 所述根据多模态特征融合向量和实体嵌入向量获取当前用户兴趣状态，具体如下： 将多模态特征融合向量和实体嵌入向量进行拼接，根据拼接结果和前一时间步用户兴趣状态结合门控循环单元获取当前用户兴趣状态； 若兴趣预测大于或等于自适应推荐阈值，则对用户推荐项目，否则不推荐； 根据多个项目的推荐结果生成推荐路径解释。
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