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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于意图导向的自监督学习图推荐方法、系统、设备及存储介质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：CN119226611B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411267866.9，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于意图导向的自监督学习图推荐方法、系统、设备及存储介质是由杨博航;陶乾设计研发完成，并于2024-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于意图导向的自监督学习图推荐方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于意图导向的自监督学习图推荐方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：根据用户与物品的交互数据构建用户‑物品交互图，将用户‑物品交互图中用户‑物品的ID输入意图感知的图编码器，获取每个意图下的用户‑物品的嵌入表示并进行聚合；将聚合后用户‑物品的嵌入表示输入训练好的自监督学习框架中的在线网络，预测用户‑物品的推荐分数；其中，所述自监督学习框架包括在线网络和目标网络，所述在线网络用于根据聚合后用户‑物品的嵌入表示预测用户‑物品的推荐分数，所述目标网络用于在训练过程中对聚合后用户‑物品的嵌入表示进行数据增强。本发明能够根据意图更好地建模用户的兴趣，从而实现更准确、更高效的用户推荐。

本发明授权基于意图导向的自监督学习图推荐方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于意图导向的自监督学习图推荐方法，其特征在于，所述方法包括： 根据用户与物品的交互数据构建用户‑物品交互图，将用户‑物品交互图中用户‑物品的ID输入意图感知的图编码器，获取每个意图下的用户‑物品的嵌入表示，并对每个意图下的用户‑物品嵌入表示进行聚合； 将聚合后用户‑物品的嵌入表示输入训练好的自监督学习框架中的在线网络，预测用户‑物品的推荐分数；其中，所述自监督学习框架包括在线网络和目标网络，所述在线网络用于根据聚合后用户‑物品的嵌入表示预测用户‑物品的推荐分数，所述目标网络用于在训练过程中对聚合后用户‑物品的嵌入表示进行数据增强；在训练过程中，只在在线网络上进行反向传播损失，损失函数为负余弦损失函数C·；在目标网络上停止梯度传播，采用sg·作为停止梯度算子；则自监督学习框架的损失函数为：为在线网络的输出，和分别为用户的输出和物品的输出；为目标网络的扰动输出，和分别为用户的输出和物品的输出； 其中，所述将用户‑物品交互图中用户‑物品的ID输入意图感知的图编码器，获取每个意图下的用户‑物品的嵌入表示，包括： 将用户和物品的ID转换为可学习的初始嵌入表示，再将初始嵌入表示根据K个意图分解为K个不同的嵌入表示；K为大于1的正整数； 根据每个意图的嵌入表示以及用户在该意图下跟物品进行交互的概率，构建每个意图下的用户‑物品交互图； 对每个意图下的用户‑物品交互图进行图卷积操作，获取每个意图下的用户‑物品的嵌入表示。

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华南理工大学，其通讯地址为：510640 广东省广州市天河区五山路381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”。

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