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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利一种基于知识图谱的公平性推荐算法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：CN116340595B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202310199815.6，技术领域涉及：G06F16/9035；该发明授权一种基于知识图谱的公平性推荐算法是由李超;张钊;李其明设计研发完成，并于2023-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱的公平性推荐算法在说明书摘要公布了：一种基于知识图谱的公平性推荐算法，包括：步骤1、构建知识图谱；步骤2、合并知识图谱与用户项目交互图构成用户项目知识图，用户项目知识图即为用户的输入；步骤3、从用户项目知识图中提取用户项目路径；步骤4、将路径信息输入循环注意力神经网络建模用户的表示；步骤5、通过敏感属性过滤网络过滤掉用户表示中的敏感属性；步骤6、得到最终的表示计算损失函数；步骤7、判断是否达到设定的训练次数；步骤8、结束训练，使用训练好的模型为用户生成公平推荐的项目。本发明能够实现对于用户项目的公平性推荐，缓解了用户数据的问题，同时能够很好的去除用户敏感属性对于推荐的影响，在推荐方法领域具有重要的作用。

本发明授权一种基于知识图谱的公平性推荐算法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的公平性推荐算法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、构建知识图谱； 步骤2、合并知识图谱与用户项目交互图构成用户项目知识图，用户项目知识图即为用户的输入； 步骤3、从用户项目知识图中提取用户项目路径； 步骤4、将路径信息输入循环注意力神经网络建模用户的表示；具体包括：对于一条路径p＝{e1,r1,e2,r2,…,em},实体嵌入ej，对应的实体类别嵌入etj以及关系类别嵌入rj的组合作为循环注意力神经网络的输入单元；在最后一个实体后填充一个空关系，输入单元不仅包含了序列信息，也由于关系嵌入的引入包含了语义信息；得到路径p对应嵌入{x1,x2,…,xm}；循环注意力神经网络第l步更新公式如下： hl＝LSTMhl-1,xk,1 其中，公式1中，代表循环注意力神经网络第l-1步的输出，d为循环注意力神经网络隐藏状态的维度；同时，考虑到循环注意力神经网络每步的隐藏层输出都与隐藏层最终的输出hL有关，利用注意力机制来计算隐藏层每步输出H＝{h1,h2,…hL}对于hL的贡献，来生成最终的路径表示s： s＝[s′,hL],4 其中，σ代表激活函数，attl,L代表隐藏层输出hl对于隐藏层最终输出hL的影响；对于每一个用户项目交互对u,i对应的路径集合，通过公式1-4能得到所有路径对应表示的集合Su,i＝{s1,s2,…sn}；进而合并用户交互的所有项目路径表示，得到用户对应的路径集合Su＝{s1,s2,…sN}；考虑到用户不同的路径对于用户表示的贡献程度是不同的，因此采用自注意力机制来计算不同路径的贡献，并生成最终的用户表示Su： Q＝WQSu,5 K＝WKSu,6 V＝WVSu,7 其中，公式5-7中，WQ、WK和代表可训练的参数矩阵； 步骤5、通过敏感属性过滤网络过滤掉用户表示中的敏感属性； 步骤6、得到最终的表示计算损失函数； 步骤7、判断是否达到设定的训练次数； 步骤8、结束训练，使用训练好的模型为用户生成公平推荐的项目。

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