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龙图腾网获悉中国人民解放军战略支援部队信息工程大学申请的专利基于边信息和注意力机制的神经网络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：CN115408605B 。

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：202210945721.4，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于边信息和注意力机制的神经网络推荐方法及系统是由谭磊;金雨璇;巩道福;李震宇;刘粉林;杜少勇;齐保军设计研发完成，并于2022-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边信息和注意力机制的神经网络推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于边信息和注意力机制的神经网络推荐方法及系统，该方法包括：将多源数据构建为异构信息网络；所述数据包括用户‑项目评分数据及边信息；提取异构信息网络中用户和项目的隐特征、属性特征和关系特征；其中隐特征为将用户和项目的编号进行嵌入得到的稠密特征表示，属性特征是通过多层感知器网络从用户和项目的属性矩阵中学习得到的，关系特征是通过基于元路径的网络嵌入从异构信息网络中学习得到的；根据提取的用户和项目的隐特征、属性特征和关系特征来预测用户对项目的评分，并基于预测评分进行推荐。本发明能够有效地提取和融合异构信息网络中的用户和项目的特征，以提高推荐性能。

本发明授权基于边信息和注意力机制的神经网络推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于边信息和注意力机制的神经网络推荐方法，其特征在于，包括： 步骤1，将多源数据构建为异构信息网络；所述数据包括用户-项目评分数据及边信息； 步骤2，提取异构信息网络中用户和项目的隐特征、属性特征和关系特征；其中隐特征为将用户和项目的编号进行嵌入得到的稠密特征表示，属性特征是通过多层感知器网络从用户和项目的属性矩阵中学习得到的，关系特征是通过基于元路径的网络嵌入从异构信息网络中学习得到的； 步骤3，根据提取的用户和项目的隐特征、属性特征和关系特征来预测用户对项目的评分，并基于预测评分进行推荐； 所述步骤2中，按照如下方式提取异构信息网络中用户和项目的隐特征：将用户和项目的对应编号转换为独热编码的二值化向量；通过嵌入层把得到的二值化向量映射为稠密的用户项目嵌入；得到的用户项目嵌入即为用户项目的隐特征； 所述步骤2中，利用基于元路径的网络嵌入从异构信息网络中提取用户和项目的关系特征，包括：首先，对于每一条元路径，利用连通矩阵将异构信息网络转换为相应的同构信息网络；然后，利用网络嵌入算法提取同构信息网络中的用户或项目的特征表示； 所述步骤2中，按照如下方式提取异构信息网络中用户和项目的属性特征：将用户和项目的属性值转换为独热或多热编码的二值化向量；通过具有ReLU激活函数的两层全连接网络，将得到的二值化向量映射为稠密的特征表示，即得到用户属性特征矩阵以及项目属性特征矩阵。

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