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龙图腾网获悉北京大学申请的专利基于技术能力的社交关系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：CN117271901B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202311451394.8，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于技术能力的社交关系推荐方法及系统是由孙艳春;黄罡;马郓;武佳伟设计研发完成，并于2023-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于技术能力的社交关系推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于技术能力的社交关系推荐方法及系统。其中方法包括：获取GitHub中仓库实体与关联的其他实体的属性信息；根据获取的所有实体之间的关系信息及各自的属性信息，构建社交活动图；基于社交活动图中每个节点的属性信息，获取节点的初始技术能力表达向量，进一步训练图神经网络模型，获取所有节点的技术能力表达向量；根据社交活动图中所有节点的技术能力表达向量，训练用于推荐社交关系的评分模型，使用评分模型进行社交关系推荐。采用本方法能够获取对象实体的多维度的技术能力表达，在进行社交关系推荐时能够覆盖更多场景，满足用户的需求。

本发明授权基于技术能力的社交关系推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于技术能力的社交关系推荐方法，其特征在于，包括： 获取GitHub中仓库实体与关联的其他实体的属性信息；所述关联的其他实体包括：开发者实体、Issue实体及PullRequest实体；所述属性信息包括代码数据及文本信息； 根据获取的所有实体之间的关系信息及各自的属性信息，构建社交活动图；所述社交活动图中，每个实体内的单个对象由节点表示，对象与对象之间的关系由边表示； 基于所述社交活动图中每个节点的属性信息，获取所述节点的初始技术能力表达向量，进一步训练图神经网络模型，获取所有节点的技术能力表达向量，包括：构建图神经网络模型；所述图神经网络模型包括适用于异质图的全连接层、图卷积层、图结构学习任务层及图属性学习任务层；以所述社交活动图中所有开发者节点为初始节点，在所述社交活动图中采样节点序列，通过Metapath2Vec模型获取所述社交活动图中每个节点的嵌入向量；所述嵌入向量用于表征所述节点的全局结构信息；将所述社交活动图中每个节点的初始技术能力表达向量，与所述节点的嵌入向量进行拼接，更新所述社交活动图中所有节点的初始技术能力表达向量；从更新后的社交活动图中提取多个采样子图，每个采样子图中包含一个目标节点及与所述目标节点相邻的多个邻居节点；采用提取的所有采样子图，训练所述图神经网络模型，获取所有节点的技术能力表达向量； 根据所述社交活动图中所有节点的技术能力表达向量，训练用于推荐社交关系的评分模型，使用所述评分模型进行社交关系推荐。

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