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龙图腾网获悉成都锦城学院申请的专利一种社交网络用户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：CN119226612B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202411282536.7，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种社交网络用户推荐方法及系统是由蒋茜;吴治刚设计研发完成，并于2024-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种社交网络用户推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种社交网络用户推荐方法及系统；涉及社交网络系统领域；本发明专门针对社交网络平台的场景，提出了一种基于用户向量多行为向量和兴趣进行分析预测的社交网络用户推荐方法及系统，本发明根据收集到用户向量的行为信息数据，采用深度神经网络模型进行分析和学习，利用图卷积网络建立用户向量的多种行为向量的级联关系，通过解耦表征技术建模出不同因素向量对不同用户偏好得分的影响值，通过皮尔森相似度计算和层次聚类方法两阶段筛选潜在好友推荐好友，旨在通过数据建模精确识别和推荐用户向量可能感兴趣的潜在社交关系，从而提升用户向量体验和社交网络平台的活跃度。

本发明授权一种社交网络用户推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种社交网络用户推荐方法，其特征在于，包括： 步骤S1、收集系统注册用户的行为信息数据，所述行为信息数据包括用户数据、行为数据和兴趣点数据，所述行为数据包括社交互动数据，将行为信息数据通过词向量模型进行向量化后输出四组向量组，四组向量组分别为：用户向量组、行为向量组、用户兴趣向量组及社交互动向量组； 步骤S2、将行为信息数据采用深度神经网络模型进行分析和学习实现对用户向量和用户兴趣向量的嵌入，进而完成用户向量和用户兴趣向量的初始化嵌入，输出用户向量和用户兴趣向量的嵌入被初始化的第一行为； 将行为向量组中的行为向量通过深度神经网络模型的图卷积网络学习用户向量和用户兴趣向量的嵌入，将行为向量中学到的嵌入作为后续行为向量的输入特征，捕捉嵌入学习过程中的行为向量依赖关系，建立用户向量的多种行为向量的级联关系； 将多种行为向量的级联关系通过解耦表征技术得到不同因素向量，并建模出不同因素向量对不同用户偏好得分的影响值，将用户向量和用户兴趣向量在所有行为向量中的嵌入作为用户向量和用户兴趣向量的个性化特征，从当前行为向量中提取用户向量和兴趣特征向量作为元单元，将元单元通过两层前馈神经网络计算形成元网络，将元网络生成转换矩阵用来表示在不同用户向量和用户兴趣向量在不同行为向量中的个性化特征转换； 其中不同因素向量对不同用户偏好得分的影响值是通过聚合嵌入方法计算出的用户向量对用户兴趣向量的偏好分数，对偏好分数进行排序得到用户兴趣标签作为用户向量画像； 步骤S3、基于用户向量画像和社交互动向量，依次采用相似性矩阵和层次聚类方法进行两阶段的筛选潜在好友，匹配用户向量之间可能的社交关系，根据设定阈值数量推荐相近兴趣的潜在好友。

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