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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种基于知识图谱与图卷积网络的制造服务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：CN119598150B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411699371.3，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权一种基于知识图谱与图卷积网络的制造服务推荐方法是由郑庆;郭廷峰;丁国富;张楷设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱与图卷积网络的制造服务推荐方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于知识图谱与图卷积网络的制造服务推荐方法，在制造服务‑任务信息知识图谱中，充分挖掘制造服务与任务所蕴含信息，通过图卷积网络实现制造服务和任务的特征表示。在聚合制造服务邻居信息与任务邻居信息过程中，根据节点的度中心性高低来选择邻居，根据制造服务邻居节点的关系分数和自注意力分数有选择地聚合邻居信息，减少噪声，生成制造服务表示，使用自注意力机制来聚合任务邻居信息，生成任务表示，有效解决由于另一端建模表示不足导致推荐结果具有局限性的问题，提高了推荐结果的准确性。

本发明授权一种基于知识图谱与图卷积网络的制造服务推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱与图卷积网络的制造服务推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：通过制造服务历史数据与历史任务数据构建制造服务-任务信息知识图谱G；并对制造服务-任务信息知识图谱G进行数据信息读取； 步骤S2：计算制造服务-任务信息知识图谱G中每个节点的度中心性DC，按照计算结果高低进行设定数量的邻居采样，通过采样信息，构建实体与关系的邻接矩阵，初始化节点与关系向量； 步骤S3：将步骤S1-S2所得制造服务邻居数据输入制造服务邻域信息表示单元，通过偏好传播计算制造服务关系分数并进行归一化处理，根据归一化的制造服务关系分数得到有权重的制造服务邻居向量对有权重的制造服务邻居向量使用自注意力机制得到制造服务邻域表示向量线性组合μsz； 步骤S4：将步骤S1-S2所得任务邻居数据输入任务邻域信息表示单元，根据自注意力机制得到有权重的任务邻域表示向量线性组合； 所述步骤S4中有权重的任务邻域表示向量线性组合计算如下： 其中为任务t邻居向量自注意力得分，et为任务t的邻居初始向量，d为向量维度；Nt是任务t目标节点的经过度中心性处理后的邻居集合； 步骤S5：将步骤S3-S4得到的制造服务邻域表示向量线性组合与制造服务初始向量输入图卷积神经网络模型，有权重的任务邻域表示向量线性组合与任务初始向量输入图卷积神经网络模型，采用求和聚合方式进行特征提取，得到制造服务的最终表示向量aggz以及任务的最终表示向量aggt； 步骤S6：对步骤S5得到的制造服务的最终表示向量与任务的最终表示向量通过内积来预测交互概率根据交互概率进行制造服务推荐。

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