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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种考虑用户项目需求关系的图卷积推荐方法及装置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：CN119066269B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202411165192.1，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种考虑用户项目需求关系的图卷积推荐方法及装置是由胡春强;周宇;邓绍江;夏晓峰;桑军设计研发完成，并于2024-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑用户项目需求关系的图卷积推荐方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种考虑用户项目需求关系的图卷积推荐方法及装置，该方法包括：对预测时间戳进行编码获得时间编码向量；将时间编码向量输入用户兴趣模型获得用户在预测时间戳对每个项目类别的感兴趣程度置信度分数；根据用户项目交互记录生成图结构数据；将图结构数据输入图卷积网络模型获得用户对每个项目的基础预测评分；利用感兴趣程度置信度分数调整基础预测评分，得到用户对每个项目的调整预测评分；将用户对项目的调整预测评分按照从高到低排序，向用户推荐排序序列中前K1个项目。本发明还提供了一种考虑用户项目需求关系的图卷积推荐装置。本发明提高了推荐系统的推荐精准性。

本发明授权一种考虑用户项目需求关系的图卷积推荐方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种考虑用户项目需求关系的图卷积推荐方法，其特征在于，包括： 对用户的预测时间戳进行编码获得用户的时间编码向量，所述时间编码向量包括小时时间特征向量、星期时间特征向量、季度时间特征向量； 将用户的时间编码向量输入预先训练好的与用户对应的用户兴趣模型，获得用户在预测时间戳对每个项目类别的感兴趣程度置信度分数；根据用户项目交互记录生成图结构数据； 将图结构数据输入预先训练好的图卷积网络模型，获得用户对每个项目的基础预测评分； 利用用户在预测时间戳对每个项目所属项目类别的感兴趣程度置信度分数调整用户对该项目的基础预测评分，得到用户对每个项目的调整预测评分； 将用户对项目的调整预测评分按照从高到低排序，向用户推荐排序序列中前K1个项目，K1为正整数； 用户兴趣模型采用多层感知机结构，与用户u对应的用户兴趣模型的训练方法包括： 基于用户项目交互记录获取用户u的按照时间升序排列的项目类别-时间戳序列； 对项目类别-时间戳序列中时间戳进行编码获得时间编码向量序列； 构建并初始化用户兴趣模型； 以用户兴趣损失函数最小化为目标利用时间编码向量序列对用户兴趣模型进行训练获得与用户u对应的用户兴趣模型； 其中，用户兴趣损失函数为： 其中，T表示时间编码向量序列的时间戳集合；yu,t表示用户u在时间戳t对项目类别的真实感兴趣程度向量，真实感兴趣程度向量包括用户u在时间戳t对所有项目类别的真实感兴趣程度，具体的：基于用户u的项目类别-时间戳序列获取到每个时间戳用户u的真实交互项目类别，将用户u在时间戳t真实交互的项目类别的真实感兴趣程度设为1，将用户u在时间戳t没有真实交互的项目类别的真实感兴趣程度均设为0，获得的用户u在时间戳t对项目类别的真实感兴趣程度向量为所有项目类别的真实感兴趣程度组成的序列；表示用户兴趣模型输出的用户u在时间戳t对项目类别的感兴趣程度置信度向量，感兴趣程度置信度向量包括用户u在时间戳t对所有项目类别的感兴趣程度置信度分数；LBCE,表示二元交叉熵损失函数；λ表示正则系数； 用户u在时间戳t的正则项Ru,t为： i,j均表示项目类别索引；分别表示中用户u在时间戳t对第i个项目类别、第j个项目类别的感兴趣程度置信度分数；dHci,cj表示求取项目类别ci和项目类别cj的编码的汉明距离，|C|表示项目类别集合C包含的项目类别数。

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