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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利一种多行为推荐中的伪相关知识图构建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：CN119577236B 。

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：202411531975.7，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种多行为推荐中的伪相关知识图构建方法是由宾辰忠;许潼歆设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多行为推荐中的伪相关知识图构建方法在说明书摘要公布了：由于用户的多行为交互中存在伪相关交互，本发明公开一种多行为推荐中的伪相关知识图构建方法。伪相关知识图的主要作用是捕获项目的静态特征和用户动态的意图之间的细粒度差异，帮助模型建模多行为下项目之间的伪相关性，从而监督并解离用户多行为交互中隐含的伪相关交互，以此来提高模型的行为表征能力和推荐精度。具体来说，由于动态和多方面的用户意图，难以直接测量多行为中用户和项目之间的伪相关关系，我们转而借助项目间的伪相关性来间接地度量用户意图和项目特征之间的伪相关关系，从而构建出伪相关知识图。在现有多行为推荐的基准模型上引入伪相关知识图，并通过解纠缠对比学习，能够从用户的多行为交互中解纠缠伪相关交互，进而通过行为间对比学习将真实语义从辅助行为转移到目标行为，来缓解目标行为中稀疏的监督信号，提高模型的行为表征能力和推荐精度。

本发明授权一种多行为推荐中的伪相关知识图构建方法在权利要求书中公布了：1.一种多行为推荐中的伪相关知识图构建方法，其特征包括如下步骤： 步骤1、下载网络上公开的多行为推荐数据集，该数据集包括用户在网站上的多种交互行为；对多行为推荐数据集进行数据清理，从而删除部分与网站交互次数较少的用户，并为剩下的用户和物品重新编号；对数据集进行划分时，采用留一评估方法，即将每个用户的最后一次交互记录作为测试集，其余记录作为训练集； 步骤2、首先，导入多行为训练集并通过用户多行为交互之间的累积项目差异来计算项目的伪相关得分，根据项目的伪相关得分抽样得到头实体集合；其次，通过训练集中辅助行为和目标行为交互图计算得到用户在辅助行为下交互过但并未购买的物品矩阵；对于头实体集合当中的每一个项目，找到所有浏览过该项目的用户，并提取其在辅助行为下交互过但并未购买的物品矩阵；通过这个物品矩阵来统计这些用户未购买的物品的累积次数，从而选取出累积次数最多的几个项目，来作为与头实体集合中每一个项目相对应的尾实体集合，其中该辅助行为即为该伪相关知识图中头实体和尾实体连接所对应的关系； 步骤3、根据步骤2和步骤3得到的头实体集、尾实体集及其关系，通过一一对应的方式对应来构建出项目间的伪相关知识图； 步骤4、导入生成的伪相关知识图，利用知识编码器来学习和动态加权项目之间的伪相关关系的强度，并通过反向传播学习得到最终的伪相关知识图嵌入； 步骤5、在生成最终的伪相关知识图嵌入以后，导入预处理过后的多行为数据集；利用图卷积技术进行特定行为下的信息传播，生成用户和物品的多行为嵌入； 步骤6、将步骤4得到的伪相关知识图嵌入应用于解纠缠对比学习方法来解纠缠多行为嵌入中隐含的伪相关交互；此外，为了最大化利用解纠缠后的辅助行为用户意图，采用行为间对比学习将辅助行为中真正相关的语义转移到目标行为中； 步骤7、根据步骤6得到的两个对比学习任务来训练模型，保证模型能够解纠缠多行为推荐场景中存在的伪相关性交互，来充分地保留用户交互行为中蕴含的目标行为意图，从而让模型更好地建模和预测用户的目标行为偏好。

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