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龙图腾网获悉河南大学申请的专利在线社交网络中基于自我中心网络的推荐评分预测方法和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：CN116561444B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310598208.7，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权在线社交网络中基于自我中心网络的推荐评分预测方法和系统是由丁爽;李美颖设计研发完成，并于2023-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本在线社交网络中基于自我中心网络的推荐评分预测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种在线社交网络中基于自我中心网络的推荐评分预测方法和系统。该方法包括：将用户社交信任数据和用户对物品的评分数据存储为图结构，记作社交推荐图；预处理社交推荐图以得到用户节点初始特征、物品节点初始特征和评分初始特征；对于任一用户节点，基于该用户节点的自我中心网络提取得到该用户节点的社交信任特征和物品偏好特征，对二者融合得到该用户节点的用户特征；对于任一物品节点，利用该物品节点的用户邻居节点，提取得到该物品节点的物品特征；针对不存在评价关系的用户节点与物品节点组成的节点对，根据该用户节点的用户特征和该物品节点的物品特征，得到评分预测结果。

本发明授权在线社交网络中基于自我中心网络的推荐评分预测方法和系统在权利要求书中公布了：1.在线社交网络中基于自我中心网络的推荐评分预测方法，其特征在于，包括： 步骤1：将用户社交信任数据和用户对物品的评分数据存储为图结构，并将该图结构记作社交推荐图；具体包括：抽取社交网络中用户间信任关系，以及用户对物品的评分，构建社交推荐图；其中，表示用户，表示物品；表示用户对有直接联系，即直接信任关系；其中，是弧尾节点，是弧头节点；表示用户对物品的评价关系；表示用户对物品的评分； 步骤2：预处理社交推荐图以得到用户节点初始特征、物品节点初始特征和评分初始特征； 步骤3：对于任一用户节点，基于该用户节点的自我中心网络提取得到该用户节点的社交信任特征和物品偏好特征；步骤3中，所述的基于该用户节点的自我中心网络提取得到该用户节点的社交信任特征具体包括： 步骤3.1：按照公式（1）采用GCN有向图卷积得到用户节点的社交信任特征； （1） 其中，表示的弧头邻居节点集合，是的弧尾邻居节点集合，表示的特征，表示线性函数，表示连接操作； 步骤3.2：按照公式（2）采用GCN逐层迭代卷积操作，对用户节点的低阶社交信任特征进行迭代挖掘，得到用户节点的高阶社交信任特征； （2） 其中，l表示迭代次数，表示的第l-1次迭代得到的特征； 步骤4：对于任一用户节点，对该用户节点的社交信任特征和物品偏好特征进行融合得到该用户节点的用户特征； 步骤5：对于任一物品节点，利用该物品节点的邻居用户节点，提取得到该物品节点的物品特征； 步骤6：针对不存在评价关系的用户节点与物品节点组成的节点对，根据该用户节点的用户特征和该物品节点的物品特征，得到该用户节点对该物品节点的评分预测结果。

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