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龙图腾网获悉南京大学申请的专利基于用户使用意图感知的推荐方法和电子设备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：CN120492740B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510984157.0，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于用户使用意图感知的推荐方法和电子设备是由颜嘉麒;柳亚;朱莉;王佳鑫;毛谦昂;胡广伟设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于用户使用意图感知的推荐方法和电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于用户使用意图感知的推荐方法和电子设备，其中方法包括：生成初始的嵌入向量；用户行为意图编码；构建双网络；基于双图表示学习的意图解码；意图解耦；用户嵌入生成和物品推荐。本发明在推荐准确性方面，通过意图解耦机制，能够更精细地识别用户行为背后的潜在意图，并据此建模用户与物品之间在意图层面的语义关联，从而提升推荐结果的个性化匹配程度。在推荐相关性方面，同时构建了异质信息网络与超图结构，前者用于刻画多类型节点与关系的复杂交互，后者则有效捕捉高阶语义关联，从而实现对用户‑物品交互场景的多层次建模，显著提升了推荐的准确性和相关性。

本发明授权基于用户使用意图感知的推荐方法和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于用户使用意图感知的推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、生成物品的初始嵌入向量：将物品的ID映射到向量空间中，得到每个物品的初始嵌入向量，分别记为，其中d为嵌入向量的维度； 步骤2、用户行为意图编码，将所述初始嵌入向量切分为K个意图子向量，对每个意图下所有物品的子向量进行聚类，生成意图特征向量； 步骤3、构建双网络，包括构建超图，其节点为物品，超边包括共购买超边和意图超边；构建异构信息网络，其节点包含物品及侧信息，边表示节点间的预定义关系； 步骤4、基于双图表示学习的意图解码，即通过超图注意力网络调整节点在超图信息传播中的权重，使得与当前节点语义和意图匹配度高的超边被赋予更大权重，包括节点到超边的注意力聚合和超边到节点的注意力聚合，更新每个节点的意图嵌入；通过图卷积网络更新异构信息网络的节点，采用三元组评分机制优化，得到新的节点嵌入；融合和生成特定意图的嵌入；基于所述特定意图的嵌入进行意图解耦分类； 步骤5、通过注意力机制聚合用户历史购买物品的特征，得到用户关于意图k的嵌入； 步骤6、计算用户与物品的意图相关性得分，按得分排序生成Top-N推荐列表。

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南京大学，其通讯地址为：210000 江苏省南京市栖霞区仙林大道163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”。