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龙图腾网获悉中国船舶集团有限公司第七〇九研究所申请的专利一种基于图编码的智能辅助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：CN117150120B 。

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：202310988788.0，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于图编码的智能辅助推荐方法及系统是由王朝阳;涂一田;刘颢设计研发完成，并于2023-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图编码的智能辅助推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于图编码的智能辅助推荐方法及系统，包括：构建异构图；异构图包括用户、物品、物品属性节点以及节点之间的关系；将异构图输入至异构图编码模型；学习异构图节点表征；基于用户和物品节点的特征表示，预测用户对各个物品的评分，并对用户进行物品推荐；异构图编码模型是基于正负样本进行自监督学习训练得到的；正负样本的构造基于用户和物品交互矩阵。本发明基于图编码的智能辅助推荐方法将编码与推荐解耦，并采用轻量化的网络设计，提升了模型的费效比；与此同时，采用自监督学习的编码方式，减少了编码的特征损失。总的来说，本发明提供的方法有利于下游各类推荐模型的灵活运用，有效地保障了推荐的准确性。

本发明授权一种基于图编码的智能辅助推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图编码的智能辅助推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S101，构建异构图；所述异构图包括用户节点、物品节点、用户对物品的交互行为节点和物品的属性节点； 步骤S102，将所述异构图输入至异构图编码模型，获得异构图编码模型输出的所述异构图中各个节点的特征表示； 步骤S103，基于用户节点的特征表示，以及各个物品节点的特征表示，预测用户对各个物品的评分； 步骤S104，基于所述用户对各个物品的评分，对所述用户进行物品推荐； 其中，所述异构图编码模型是基于样本异构图中样本用户节点的正样本对和负样本对，以及样本物品节点的正样本对和负样本对，对初始模型进行自监督学习训练得到的；对同一物品存在交互行为的两个样本用户对应的节点构成样本用户节点的正样本对；被同一用户交互过的两个物品对应的节点构成样本物品节点的正样本对； 所述异构图中任一节点的特征表示基于如下步骤生成： 计算任一节点在第层特征传播中生成的表征： 其中，表示在关系下直接连接到节点的节点集合，是拉普拉斯矩阵，是特征转换矩阵，是节点在上一层特征传播中生成的表征，，代表异构图编码模型的传播层数； 采用层加权融合操作，将所有层生成的表征进行融合，获得所述任一节点的特征表示。

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