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龙图腾网获悉中科南京人工智能创新研究院;中国科学院自动化研究所申请的专利一种基于记忆增强多模态大模型的用户偏好解析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：CN119884981B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510345153.8，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种基于记忆增强多模态大模型的用户偏好解析方法是由李成华;张钏钰;张一帆;王培松;胡庆浩设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于记忆增强多模态大模型的用户偏好解析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于记忆增强多模态大模型的用户偏好解析方法，包括多模态交互数据采集与预处理、时序偏好层级识别与分类、跨模态偏好一致性分析、隐式偏好提取与验证、跨域偏好边界识别与迁移规则生成、多层次偏好冲突协调与决策、记忆增强偏好模型更新与应用。本发明通过自适应时间衰减模型实现不同类型偏好的精确时序分类；利用跨模态对齐映射函数解决多通道偏好信号的协调融合；采用低干扰验证策略实现隐式偏好的高效捕捉。

本发明授权一种基于记忆增强多模态大模型的用户偏好解析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于记忆增强多模态大模型的用户偏好解析方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集并预处理多模态交互数据，生成标准化特征向量集和清洗后的多模态交互序列；其中多模态交互数据是文本和图片； 基于清洗后的多模态交互序列进行时序偏好层级识别与分类，生成多级时序偏好分类结果和时序偏好转换规则集；包括：读取清洗后的多模态交互序列，计算每种偏好表达的出现频率、持续时间和重复模式，建立偏好的时间分布特征，输出偏好时间分布映射；根据偏好时间分布映射，构建非线性时间衰减函数，输出自适应时间衰减模型；读取清洗后的多模态交互序列，采用多尺度滑动窗口技术，分别在小时级、天级和月级上分析偏好的稳定性和变化趋势，输出多尺度偏好稳定性矩阵；读取多尺度偏好稳定性矩阵和通过自适应时间衰减模型处理的数据，采用层次聚类算法将偏好表达分为短期临时、中期任务和长期稳定偏好，输出多级时序偏好分类结果；读取多级时序偏好分类结果，分析偏好转换的条件和触发因素，建立转换规则和边界条件，输出时序偏好转换规则集； 基于多级时序偏好分类结果和时序偏好转换规则集进行多层次偏好冲突协调与决策，生成统一偏好决策结果； 基于统一偏好决策结果进行记忆增强偏好模型更新与应用，生成更新后的用户偏好模型，并应用于交互界面和内容生成，得到个性化推荐结果； 生成多级时序偏好分类结果和时序偏好转换规则集后，还包括： 基于标准化特征向量集进行跨模态偏好一致性分析，生成跨模态偏好一致性报告；包括：读取标准化特征向量集，通过对比学习方法构建文本模态和图像模态的共享语义空间，输出跨模态对齐映射函数；读取标准化特征向量集和上下文关联图，分析用户行为模态与语义表达之间的对应关系，建立行为序列到语义意图的映射模型，输出行为-语义映射矩阵；分别读取各模态的标准化特征向量集，计算同一模态内不同时间点偏好表达的一致性程度，识别模态内的偏好冲突和变化，输出各模态的内部一致性得分；读取跨模态对齐映射函数、行为-语义映射矩阵和各模态的标准化特征向量集，计算不同模态间偏好表达的语义一致性，识别模态间的表达差异，输出模态间一致性矩阵；读取内部一致性得分和模态间一致性矩阵，精确定位不同模态间偏好表达的冲突点，量化冲突程度和影响范围，输出跨模态偏好一致性报告，包含冲突强度、位置和可能的解释； 基于清洗后的多模态交互序列进行隐式偏好提取与验证，生成包含语义描述、触发条件和置信度评分的隐式偏好映射表； 基于多级时序偏好分类结果进行跨域偏好边界识别与迁移规则生成，得到跨域偏好迁移规则集；包括：读取清洗后的多模态交互序列和多级时序偏好分类结果，提取不同应用场景的领域特征，建立领域特征向量，输出应用领域特征空间；读取应用领域特征空间中的领域特征向量，计算不同应用领域之间的相似度矩阵，识别领域间的关联强度，输出领域相似度矩阵；读取多级时序偏好分类结果和应用领域特征空间，分析特定偏好在不同领域中的适用性和表现差异，建立偏好与领域属性的关联映射，输出偏好-领域关联表；读取领域相似度矩阵和偏好-领域关联表，通过决策树算法识别偏好跨域迁移或域内隔离的条件，输出偏好迁移边界定义；基于偏好迁移边界定义，生成具体的跨域偏好迁移规则，并通过历史数据模拟验证有效性，调整规则参数，输出最终的跨域偏好迁移规则集。

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中科南京人工智能创新研究院;中国科学院自动化研究所，其通讯地址为：211135 江苏省南京市江宁区创研路266号麒麟人工智能产业园3号楼3楼；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”。