安徽大学刘慧婷获国家专利权
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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于潜在社交关系的个性化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：CN116244500B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202211663532.4，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于潜在社交关系的个性化推荐方法是由刘慧婷;陈义;李培培;赵鹏;吴信东设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于潜在社交关系的个性化推荐方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种一种基于潜在社交关系的个性化推荐方法，包括如下步骤：S1.获取用户的评论数据；S2.根据用户的评论数据，建立用户评论文档和项目评论文档；S3.将用户评论文档和项目评论文档，使用评论编码器reviewencoder进行建模，获得基于评论的初始用户嵌入表示X和初始项目嵌入表示I；S4.利用基于评论的初始用户嵌入表示X构建用户之间的社交图S；S5.利用图卷积网络，根据用户之间的社交关系，对初始用户嵌入表示X进行增强学习，得到增强的用户嵌入表示Z；S6.在增强的用户嵌入表示Z和初始项目嵌入表示I的基础上，构建一个预测层，以预测用户对候选项目的评分。本发明在用户个性化推荐中准确度高。
本发明授权基于潜在社交关系的个性化推荐方法在权利要求书中公布了：1.基于潜在社交关系的个性化推荐方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.获取用户的评论数据； S2.根据用户的评论数据，建立用户评论文档和项目评论文档； S3.将用户评论文档和项目评论文档，使用评论编码器进行建模，获得基于评论的初始用户嵌入表示X和初始项目嵌入表示I； S4.利用基于评论的初始用户嵌入表示X构建用户之间的社交图S； S5.利用图卷积网络，根据用户之间的社交关系，对初始用户嵌入表示X进行增强学习，得到最终增强的用户嵌入表示Z； S6.在增强的用户嵌入表示Z和初始项目嵌入表示I的基础上，构建一个预测层，以预测用户对候选项目的评分； 步骤S4通过以下方法实现： S41.通过内积的方法构建一个初始的用户之间的社交图； S42.设计一个关系函数来增强用户之间的社会关系,该关系函数由以下公式实现： S43.引入社交图学习模型的损失函数，以获得最优参数； S44.构建出最优的用户社交图
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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