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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种基于自适应解耦的对比协同过滤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：CN119474556B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411511207.5，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种基于自适应解耦的对比协同过滤推荐方法是由李博涵;余苏洁;卓俊男;陈吕莹;胥帅;袁冠设计研发完成，并于2024-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应解耦的对比协同过滤推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自适应解耦的对比协同过滤推荐方法，属于推荐技术领域。该方法通过建模全局潜在意图信息来丰富用户和项目的偏好表示，并利用自适应权重完成普遍最小化节点相似度的任务，缓解了过度平滑问题。该方法主要由四部分构成：第一部分基于用户‑项目交互矩阵进行图信息传播，生成用户和项目的局部嵌入，并利用跨层对比学习来捕获分布更加均匀的用户和项目表征；第二部分利用K‑means聚类算法构建用户和项目的解耦意图嵌入，并通过融合两个层次的信息来获得最终的节点表示；第三部分基于结点的邻居和谐分数，我们应用自适应权重来控制节点之间的差异性，缓解过度平滑问题；第四部分根据项目特征、用户的解耦信息和兴趣偏好完成推荐。本发明通过解耦意图特征更细粒度地建模用户偏好，利用自适应权重控制结点差异性从而缓解过度平滑问题，有效地提高了推荐准确性。

本发明授权一种基于自适应解耦的对比协同过滤推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应解耦的对比协同过滤推荐方法，方法包括以下步骤： 步骤1，基于数据集中的用户-项目交互矩阵，通过图卷积网络嵌入传播和邻居聚合来学习用户和项目的局部嵌入，并利用跨层对比学习捕获分布更均匀的表征； 步骤2，对用户和项目的局部嵌入进行K-means聚类得到具有全局上下文的意图原型表示，即聚类中心点cu，然后利用局部嵌入eu与每个意图原型cu之间的相关性得分来计算用户全局层面的解耦意图嵌入hu，最后再通过组合权重α融合用户局部嵌入eu和全局解耦嵌入hu来获得最终的用户表示su； 步骤3，基于最终嵌入信息与其完全邻居信息之间的结构一致性，计算嵌入的邻居和谐程度分数scorea，从而识别特殊结点，具体计算公式如下： 其中，ea,ea'表示初始化的用户和项目嵌入，sig·表示sigmoid激活函数，我们通过求和来汇总节点的k阶邻居信息，从而探索中心节点a的邻居和谐程度得分，邻居和谐程度得分越高，表示节点与其相邻节点之间的结构一致性越强，通过邻居和谐程度分数scorea获得用户u的自适应权重ωu，从而自适应地控制结点间的差异性； 步骤4，根据项目特征、用户的解耦信息和兴趣偏好完成推荐，对于每个候选项，最终推荐概率基于它的特征和当前的用户偏好，通过softmax函数对其进行处理，获得最终的推荐概率。

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