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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于图神经网络架构搜索的推荐方法、装置、系统及介质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：CN115757955B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202211454327.7，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于图神经网络架构搜索的推荐方法、装置、系统及介质是由林梓塍;陶乾设计研发完成，并于2022-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络架构搜索的推荐方法、装置、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络架构搜索的推荐方法、装置、系统及介质，所述方法包括：针对图神经网络架构搜索设计相应的搜索空间；采用粒子群算法作为图神经网络架构搜索的搜索策略，将各粒子的位置按照搜索空间转化为对应的图神经网络模型，选择粒子群的历史最优值作为最优的图神经网络架构；其中，粒子位置对应图神经网络架构编码，图神经网络架构使用解耦模式的图卷积操作聚合邻居节点信息；对最优的图神经网络架构进行训练，利用训练好的最优的图神经网络架构生成推荐列表。本发明中图神经网络采用解耦模式的图卷积加深了信息传播的层数，提高了推荐性能；采用架构搜索技术实现了自动地为不同数据集寻找一个最优的图神经网络。

本发明授权基于图神经网络架构搜索的推荐方法、装置、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络架构搜索的推荐方法，其特征在于，所述方法包括： 针对图神经网络架构搜索，将搜索空间分解为信息传播搜索空间、特征转换搜索空间以及超参数搜索空间； 采用粒子群算法作为图神经网络架构搜索的搜索策略，将各粒子的位置按照所述搜索空间转化为对应的图神经网络模型，选择粒子群的历史最优值作为最优的图神经网络架构；其中，粒子的位置对应图神经网络架构的编码，图神经网络架构使用解耦模式的图卷积操作聚合邻居节点信息； 对所述最优的图神经网络架构进行训练，利用训练好的最优的图神经网络架构生成推荐列表； 其中，所述将各粒子的位置按照搜索空间转化为对应的图神经网络模型，选择粒子群的历史最优值作为最优的图神经网络架构，包括： S1：对粒子群初始化，包括粒子的位置和速度； S2：将各个粒子的位置按照所述搜索空间转化为对应的图神经网络架构；对所述图神经网络架构进行训练，利用训练好的图神经网络架构，计算性能评估指标； S3：根据性能评估指标，选出每个粒子的历史最优值pbest和种群的历史最优值gbest，进而更新每个粒子的位置和速度； 重复执行步骤S2和S3进行多轮搜索迭代，在迭代结束后选择粒子群的历史最优值作为最优的图神经网络架构。

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