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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于图神经网络和知识图谱的歌曲推荐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：CN116662601B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202310619137.4，技术领域涉及：G06F16/635；该发明授权一种基于图神经网络和知识图谱的歌曲推荐方法是由杨旭华;童越;孙浩;项贤通;周艳波设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络和知识图谱的歌曲推荐方法在说明书摘要公布了：一种基于图神经网络和知识图谱的歌曲推荐方法，包括：首先结合用户‑歌曲交互图和歌曲知识图谱计算交互图中用户的嵌入向量，接着利用用户社交图计算社交图中用户的嵌入向量，结合二者嵌入计算得到最终的用户嵌入向量。然后结合歌曲知识图谱中的歌曲嵌入向量和用户‑歌曲交互图中的歌曲嵌入向量计算得到最终的歌曲嵌入向量。最后通过最终用户嵌入向量和最终歌曲嵌入向量计算用户对歌曲的可能评分，按照评分从高到低获得对用户推荐歌曲的预测排名结果。本发明考虑了推荐系统中外部辅助信息的重要性，引入知识图谱和社交网络信息，准确性高，推荐效果好。

本发明授权一种基于图神经网络和知识图谱的歌曲推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络和知识图谱的歌曲推荐方法，包括如下步骤： 步骤1：抽取待处理歌曲数据集中各实体的特征信息和实体之间的关系信息，并以实体为节点，以实体关系为节点连边构建歌曲知识图谱，其中所述节点包括：歌曲名称节点、歌手节点、类型节点和年份节点；根据用户-歌曲交互图上获取用户和歌曲集合，并以图上连边作为评分信息；根据社交图的连边信息获取用户的社交好友集合； 步骤2：使用知识图谱表示学习算法TransE对歌曲知识图谱数据进行预处理，获得歌曲知识图谱实体和关系的初始嵌入向量； 步骤3：任取用户集合中的一个用户，计算其所收听歌曲在聚合了歌曲知识图谱邻居实体后的嵌入向量； 步骤4：根据收听歌曲的嵌入向量计算用户-歌曲交互图中该用户的嵌入向量； 步骤5：计算该用户在社交图中的嵌入向量，并根据用户-歌曲交互图和社交图中该用户的嵌入向量计算最终嵌入向量；重复步骤3～5计算所有用户的最终嵌入向量； 步骤6：任取歌曲集合中的一个歌曲，根据交互用户的嵌入向量计算用户-歌曲交互图中该歌曲的嵌入向量； 步骤7：计算歌曲在歌曲知识图谱中的嵌入向量，并根据用户-歌曲交互图和歌曲知识图谱中该歌曲的嵌入向量计算最终嵌入向量；重复步骤6～7计算所有歌曲的最终嵌入向量； 步骤8：根据用户和歌曲的嵌入向量预测评分，并以MSE作为损失函数，当损失值小于设定最小损失值后结束计算；对于集合中的某个用户，根据预测评分从高到低的结果排行推荐前K首歌曲，其中K为设定的推荐歌曲数量。

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