绍兴文理学院;宝略科技(浙江)有限公司余冬华获国家专利权
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龙图腾网获悉绍兴文理学院;宝略科技(浙江)有限公司申请的专利一种基于模型增强的图对比学习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：CN120372098B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510846369.2，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于模型增强的图对比学习推荐方法及系统是由余冬华;王振宇;费佳宁;张裕洲;冯晟设计研发完成，并于2025-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于模型增强的图对比学习推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于模型增强的图对比学习推荐方法及系统，涉及推荐系统技术领域，方法包括：获取用户与项目的交互关系原始图；根据交互关系原始图，通过基于动态选择算子数量策略和算子顺序增强策略的图神经网络编码器，生成嵌入表示，即交互关系原始图的增强图；分别将交互关系原始图和增强图输入至具有不同算子数量和不同算子排列顺序的图神经网络模型，输出交互关系原始图对应的第一偏好值和增强图对应的第二偏好值；计算第一偏好值和第二偏好值的损失值；判断损失值是否小于预设损失值，若是，则结束训练，否则，重新对图神经网络模型进行训练；获取实时交互关系原始图；将实时交互关系原始图输入至训练后的图神经网络模型，输出推荐项目。
本发明授权一种基于模型增强的图对比学习推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于模型增强的图对比学习推荐方法，其特征在于，包括： S1：获取用户与项目的交互关系原始图； S2：根据所述交互关系原始图，通过基于动态选择算子数量策略和算子顺序增强策略的图神经网络编码器，生成多个不同的嵌入表示，即所述交互关系原始图的增强图； S3：分别将所述交互关系原始图和所述增强图输入至具有不同算子数量和不同算子排列顺序的图神经网络模型，输出所述交互关系原始图对应的第一偏好值和所述增强图对应的第二偏好值； S4：计算所述第一偏好值和所述第二偏好值的损失值； S5：判断所述损失值是否小于预设损失值，若是，则进入步骤S6，否则，返回步骤S3，重新对所述图神经网络模型进行训练； S6：获取用户与项目之间的实时交互关系原始图； S7：将所述实时交互关系原始图输入至训练后的图神经网络模型，输出推荐项目。
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绍兴文理学院;宝略科技(浙江)有限公司，其通讯地址为：312000 浙江省绍兴市越城区城南大道1077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”。
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