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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利信息推荐方法、装置、电子设备及存储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：CN113761357B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202110491575.8，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权信息推荐方法、装置、电子设备及存储介质是由李涛;刘峰;李辉设计研发完成，并于2021-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本信息推荐方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种信息推荐方法、装置、电子设备及存储介质，涉及互联网技术领域。本申请在基于训练集内的各训练账户之间的关联关系，对待训练的图神经网络模型进行训练，得到已训练的图神经网络模型之后，针对不属于该训练集的待处理账户，可以直接通过该已训练的图神经网络模型，确定待处理账户的特征向量，而无需重新训练网络模型，才能确定待处理账户的特征向量，因此可以提高确定新账户的特征向量的效率。

本发明授权信息推荐方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种信息推荐方法，其特征在于，应用于社交平台的服务器，包括： 针对不属于训练集，且与所述训练集中的至少一个训练账户具有一阶邻居关系的待处理账户，在所述训练集对应的账户关系图的基础上，添加待处理账户对应的结点，并基于所述训练集内的各训练账户之间的关联关系，以及所述待处理账户与所述各训练账户之间的关联关系，在所述待处理账户对应的结点与其他结点之间建立边，构建待处理结构图；所述一阶邻居关系指两个账户之间存在直接关联关系；其中，所述训练集中的训练账户是从社交平台的账户数据中选取的部分账户；所述待处理账户为所述账户数据中除所述部分账户之外的其他账户； 采用已训练的图神经网络模型，基于所述待处理结构图，确定所述待处理账户的特征向量；所述已训练的图神经网络模型，是基于所述训练集内的各训练账户之间的关联关系，对待训练的图神经网络模型进行训练得到的； 基于所述待处理账户的特征向量，向所述待处理账户推荐信息； 所述图神经网络模型包括一阶图神经网络和二阶图神经网络；所述已训练的图神经网络模型是采用以下方式训练的： 基于所述训练集内的各训练账户之间的关联关系，构建账户关系图； 基于所述账户关系图，获取所述训练集内的各个训练账户的一阶邻居集合和二阶邻居集合，以及所述各个训练账户的一阶特征向量和二阶特征向量；所述一阶特征向量是基于对应的训练账户的一阶邻居集合得到的，所述二阶特征向量是基于对应的训练账户的一阶邻居集合和二阶邻居集合得到的； 基于所述训练集中所有训练账户的一阶特征向量，生成一阶特征矩阵，并基于所述训练集中所有训练账户的二阶特征向量，生成二阶特征矩阵； 对待训练的图神经网络模型进行迭代训练，直到满足设定的收敛条件为止，得到已训练的图神经网络模型； 一次迭代训练过程，包括： 将所述一阶特征矩阵以及从所述训练集中抽取的目标训练账户的一阶邻居集合，输入待训练的一阶图神经网络，得到目标训练账户的一阶预测向量； 将所述二阶特征矩阵，以及从所述训练集中抽取的目标训练账户的一阶邻居集合和二阶邻居集合，输入待训练的二阶图神经网络，得到目标训练账户的二阶预测向量； 根据所述目标训练账户的一阶预测向量和二阶预测向量，以及所述目标训练账户的一阶特征向量和二阶特征向量，确定损失值； 根据所述损失值，分别对所述待训练的一阶图神经网络和所述待训练的二阶图神经网络进行参数调整。

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