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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于边缘缓存的个性化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：CN115964568B 。

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：202310097744.9，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于边缘缓存的个性化推荐方法是由王海艳;洪俊;骆健设计研发完成，并于2023-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边缘缓存的个性化推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于边缘缓存的个性化推荐方法。该方法通过挖掘用户社交关系来进行个性化推荐。同时，利用边缘缓存降低传输时延和消耗，以满足用户低时延、高精准的服务需求。方法包括：构建用户嵌入向量和服务嵌入向量；压缩用户嵌入向量，并群组划分；构建群组嵌入向量，并利用门循环单元获得群组的偏好特征向量；通过全连接层和sigmoid函数输出服务缓存的概率，实现边缘缓存；获得用户社交关系特征；使用多层感知机网络对服务嵌入向量进行压缩，并与用户社交关系特征一同输入全连接层，通过sigmoid函数输出服务被推荐的概率，根据Top‑k策略实现边个性化推荐。

本发明授权一种基于边缘缓存的个性化推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于边缘缓存的个性化推荐方法，其特征在于，包括： 步骤1，根据用户历史服务调用记录，构建用户嵌入向量和服务嵌入向量； 步骤2，基于用户嵌入向量，利用服务缓存概率预测模型进行预测得到服务缓存概率预测值： 201、使用堆叠降噪编码器压缩用户嵌入向量； 202、基于压缩后的用户嵌入向量，通过DBSCAN聚类算法实现群组划分，得到群组划分结果； 203、根据所述群组划分结果，将同一群组中的用户在相同时段的服务调用记录进行融合，在不同时段的服务调用记录进行拼接，构建该群组的嵌入向量，使用多层感知机网络对群组的嵌入向量进行压缩，并利用门循环单元对群体偏好特征的动态变化进行建模，获得群组的偏好特征向量；通过全连接层和sigmoid函数输出服务缓存的概率； 步骤3，根据所述服务缓存概率预测值，利用Top-k策略实现边缘缓存； 步骤4，基于服务嵌入向量和获取的用户社交关系特征，利用服务推荐概率预测模型进行预测得到服务推荐概率预测值： 401、使用超图建模用户间的社交关系，为每个用户构造一条超边，每条超边包含该用户的所有邻居用户结点，并使用图卷积网络挖掘超图中的高阶连通信息，从而获得用户社交关系特征； 402、使用多层感知机网络对所述服务嵌入向量进行压缩，将压缩后的服务嵌入向量和所述用户社交关系特征进行拼接后，输入全连接层，通过sigmoid函数输出服务被推荐的概率； 步骤5、利用Top-k策略将服务推荐概率预测值进行降序排序，选择前k个服务推荐给用户； 步骤6、若被推荐的服务被缓存在边缘服务器中，则由边缘服务器向用户提供服务，否则，从云服务器中向用户提供服务。

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南京邮电大学，其通讯地址为：210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66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”。