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龙图腾网恭喜上海师范大学申请的专利一种基于跨主题对比学习的社交推荐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：CN116842277B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202310849422.5，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种基于跨主题对比学习的社交推荐方法是由赵勤;苗亚茹;刘港;廉洁;安冬冬设计研发完成，并于2023-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于跨主题对比学习的社交推荐方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于跨主题对比学习的社交推荐方法，包括以下步骤：获取推荐系统中的用户物品交互图；进行物品表示学习，并进行物品聚类划分主题；跨主题对比构建基于主题的社交关系；基于平衡理论，主题内基于SGCN信息传播；遵循扩展结构平衡理论，在不同主题下构建自监督任务的目标函数；在推荐任务中采用贝叶斯个性化排名损失，结合跨主题对比学习的目标函数和基于平衡理论的自监督任务目标函数，确定推荐系统的总损失函数；基于总损失函数训练推荐系统，得到考虑用户差异的推荐结果。与现有技术相比，本发明能够通过在不同主题下构建高阶社交关系，以此来建模用户在面对不同主题下的兴趣偏好，缓解基于符号网络的社交关系构建冲突问题。

本发明授权一种基于跨主题对比学习的社交推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于跨主题对比学习的社交推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1）获取推荐系统中的用户物品交互图；步骤2）基于用户物品交互图进行物品表示学习，并对物品进行聚类，划分主题；步骤3）跨主题对比构建基于主题的社交关系：步骤31）构建用户在不同主题下的行为社交矩阵；步骤32）采用InfoNCE方法构建跨主题对比学习的目标函数；所述步骤32）具体包括以下步骤：确定用户在主题下的积极邻居嵌入，邻居嵌入表示为： 其中，和分别为用户u在主题下的积极邻居和积极邻居嵌入，是邻接矩阵以用户u为中心的行向量，衡量了用户u在主题下的邻居连接数；给定一个用户和主题，采用infoNCE得到的目标函数为： 其中，为用户在主题下的用户兴趣，为其他主题，为目标函数的超参数，用于控制模型对负样本的区分度；基于用户在主题下的目标函数确定跨主题对比学习的目标函数： 其中，为用户的数目，为主题的数目；步骤4）主题内基于SGCN信息传播：步骤41）从用户角度计算平衡路径和不平衡路径的用户集合；步骤42）利用平衡理论，通过信息聚合得到用户平衡或者不平衡的用户嵌入；步骤43）通过注意力机制聚合各个主题下的用户兴趣；步骤5）基于扩展平衡理论的自监督方法：步骤51）遵循扩展结构平衡理论，在不同主题下构建自监督任务的目标函数；步骤52）在推荐任务中采用贝叶斯个性化排名损失，结合跨主题对比学习的目标函数和基于平衡理论的自监督任务目标函数，确定推荐系统的总损失函数；步骤53）基于总损失函数训练推荐系统，得到考虑用户差异的推荐结果。

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