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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利基于结构和语义双视图对比的社交推荐方法、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：CN120277278B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510724187.8，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权基于结构和语义双视图对比的社交推荐方法、系统及介质是由蒋若冰;李亚聪;刘皓冰设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于结构和语义双视图对比的社交推荐方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及社交网络推荐领域，公开了基于结构和语义双视图对比的社交推荐方法、系统及介质，方法包括：S1、构建异质信息网络；S2、构建元路径邻域视图：定义目标节点i，基于预定义的元路径提取目标节点i的元路径邻域，通过聚合邻域信息，得到目标节点i的元路径邻域视图表征；S3、构建节点属性视图；S5、跨视图对比优化：将S2和S3分别得到的表征投影至统一特征空间，采用难度感知对比损失函数进行优化，使不同视图下的节点表征对齐；S6、基于对比优化后的节点表征进行推荐。本申请充分融合节点的多维度信息，避免信息遗漏与信息冗余，提升节点表征的表达能力，可以有效提升社交推荐的效果。

本发明授权基于结构和语义双视图对比的社交推荐方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.基于结构和语义双视图对比的社交推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建异质信息网络： 将待处理的社交网络数据建模为异质信息网络，所述异质信息网络由多类型的节点和边共同组成，不同类型的节点和边之间的关系通过映射函数进行区分； S2、构建元路径邻域视图： 定义目标节点i，基于预定义的元路径提取目标节点i的元路径邻域通过聚合邻域信息，得到目标节点i的元路径邻域视图表征 设定预定义的元路径集合P＝{P1,P2,...,PL}，基于预定义的元路径提取目标节点i的元路径邻域其中，表示元路径邻域中的节点集合，表示元路径邻域中的边集合； 在每个元路径邻域中，采用图卷积神经网络进行节点信息的聚合与编码，得到每个元路径邻域下的节点表征； 获得每个元路径邻域下的节点表征后，通过注意力机制实现不同元路径邻域信息的自适应融合，包括：首先计算每条元路径Pl的全局权重，随后对不同元路径邻域下的节点表示进行加权聚合，得到目标节点i的元路径邻域视图表征 S3、构建节点属性视图： 计算目标节点i与其他节点之间的余弦相似度，基于设定相似度阈值构建属性相似图，作为节点属性视图，通过聚合邻居节点的属性信息，得到目标节点i的节点属性视图表征 S4、基于元路径连接的正样本采样： 统计目标节点i与其他节点之间的元路径连接数量，选取连接数量排名前k的节点作为正样本集合 S5、跨视图对比优化： 将S2和S3得到的元路径邻域视图表征和节点属性视图表征投影至统一特征空间，采用难度感知对比损失函数进行优化，使不同视图下的节点表征对齐； S6、基于对比优化后的节点表征进行推荐： 选择元路径邻域视图表征作为目标节点i的节点表征，计算目标节点i与其他节点表征间的相似度并排序，选择与目标节点i相似度最高的Top-k个目标，作为推荐结果。

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