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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种多模态特征融合方法、系统、设备、介质及程序产品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：CN120068009B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202510553653.0，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种多模态特征融合方法、系统、设备、介质及程序产品是由史玉良;王越;管永明;王继虎;张晖;王新军;闫中敏;陈志勇设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态特征融合方法、系统、设备、介质及程序产品在说明书摘要公布了：本发明公开一种多模态特征融合方法、系统、设备、介质及程序产品，涉及特征融合技术领域，包括：对多模态数据进行编码和语义增强得到多模态原始特征和多模态语义特征；计算原始特征相似度矩阵和语义特征相似度矩阵，且进行稀疏化处理和归一化处理；根据归一化后的原始特征相似度矩阵和语义特征相似度矩阵，聚合原始特征和语义特征，根据用户与商品的交互得到商品集合ID嵌入特征；从商品集合ID嵌入特征中提取模态偏好，结合商品集合原始特征和商品集合语义特征，得到整体的多模态原始特征、多模态语义特征和ID特征，将三者拼接得到多模态融合特征。解决多模态数据的信息冗余和冲突问题，捕捉不同模态特征间的关系，提高融合效果。

本发明授权一种多模态特征融合方法、系统、设备、介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种多模态特征融合方法，其特征在于，包括： 对获取的商品的多模态数据进行编码得到多模态原始特征，利用大语言模型，根据每个模态的提示词进行模态语义增强，得到多模态语义特征； 根据多模态原始特征和多模态语义特征，计算每种模态下不同商品间的原始特征相似度矩阵和语义特征相似度矩阵，且对每个商品只保留前K个相似度，由此得到稀疏化的原始特征相似度矩阵和语义特征相似度矩阵，并分别进行归一化处理； 根据归一化后的原始特征相似度矩阵和语义特征相似度矩阵，基于图神经网络对每种模态的原始特征和语义特征进行聚合，得到商品集合原始特征和商品集合语义特征，根据用户与商品的交互得到商品集合ID嵌入特征； 从商品集合ID嵌入特征中提取模态偏好，结合每种模态下商品集合原始特征和商品集合语义特征，得到整体的多模态原始特征、多模态语义特征和ID特征，将三者拼接得到多模态融合特征，以根据多模态融合特征预测用户和商品间的交互分数并对用户进行商品推荐。

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山东大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市高新区舜华路1500号；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”。