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龙图腾网获悉中国计量大学申请的专利一种基于图注意力网络的客户定制偏好特征挖掘方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：CN115456712B 。

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：202211069199.4，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权一种基于图注意力网络的客户定制偏好特征挖掘方法是由徐新胜;肖诗雨;曹立;杜文;吕品;李孝禄;杨维学;刘仙山;葛江勤;谷梦瑶设计研发完成，并于2022-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图注意力网络的客户定制偏好特征挖掘方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于图注意力网络的客户定制偏好特征挖掘方法。通过收集客户定制产品过程中的行为数据流，构建客户定制行为节点图，将节点图输入构建的GATGraphAttentionNetwork模型进行训练直至模型泛化能力合格，利用训练好的GAT模型挖掘待测客户定制偏好特征。本发明利用图注意力网络进行客户定制偏好特征挖掘，既考虑了客户定制行为数据的空间特性，又考虑了客户定制产品时注意力分布的局部特性。通过输出节点特征集将客户定制偏好特征表示为低维向量，有效地挖掘客户的个性化需求信息。

本发明授权一种基于图注意力网络的客户定制偏好特征挖掘方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图注意力网络的客户定制偏好特征挖掘方法，其特征在于，所述方法包括： 根据实际的产品定制流程，利用第三方用户行为分析软件Morae，收集客户在定制产品过程中的行为数据流，根据收集到的客户定制行为数据流，筛选出各配置项对应的深度DP和广度W，结合产品定制系统结构，构建客户定制行为节点图，具体包括： 定义客户定制行为数据的深度DP和广度W，节点的深度DP即节点到根节点n0的长度，表示该节点对节点图所表达内涵的深度贡献的程度，广度W表示与当前节点同一深度的节点个数，包括本节点，表示该节点对节点图所表达内涵的广度贡献的程度，其中， DPi＝ni→n0min,i∈N 式中，ni表示第i个节点，n0为根节点，总节点数为N；ni→n0min表示第i个节点到根节点的最短路径；表示与第i个节点相同深度DP的节点数，包括第i个节点； 构建客户定制行为节点图G＝V,E,A，其中： V＝{v1,…,vi,…,vn}为各配置项的节点矩阵，每个节点vi代表一个配置项，节点vi的特征向量表示为 E＝{e1,2,…,ei,j,...,en-1,n}表示配置项之间是否存在点击关系的边矩阵E，ei,j表示节点i与j之间的边； A＝aijN×N∈RN×N是包含定制行为节点图拓扑信息的邻接矩阵，注意力系数aij表示节点j对节点i的重要程度； 引入Attention注意力机制，对客户定制节点图上所有节点的邻近节点特征进行加权求和，构建GATGraphAttentionNetwork模型，在构建客户定制行为节点图的基础上，划分定制行为节点图训练集和测试集，训练和评估所构建的GAT模型，具体包括： a.将数据集中的训练集输入构建好的GAT模型，进行模型参数更新； b.模型参数更新完成后再输入测试集进行测试，寻找最佳的模型，评估模型泛化能力； c.采用交叉熵损失函数进行模型泛化能力评估； 将待测客户定制产品的行为数据输入训练好的GAT模型，得到待测样本的节点特征集，并据此判断客户定制偏好特征，具体包括： 利用训练好的GAT模型，对待测客户定制行为数据流进行定制偏好特征挖掘，得到描述客户定制偏好特征行为的基本参量，从而分析客户定制偏好特征； 根据得到的客户定制偏好特征，及时调整提供给客户的产品定制系统，客户感兴趣的配置内容提供更多信息，客户不感兴趣的内容则减少其配置项。

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