买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉山西大学申请的专利多粒度属性集协同邻居注意力的商品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：CN116108284B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202211436405.0，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权多粒度属性集协同邻居注意力的商品推荐方法是由郑建兴;景腾岳;程利涛设计研发完成，并于2022-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本多粒度属性集协同邻居注意力的商品推荐方法在说明书摘要公布了：本发明属于电子商务商品冷启动推荐技术领域，公开了多粒度属性集协同邻居注意力的商品推荐方法，首先利用用户的多粒度属性集构建用户‑用户相似关系图，利用商品的多粒度属性集构建商品‑商品相似关系图，通过图神经网络学习用户和商品在多粒度属性集上的协同邻居嵌入表示；接着通过注意力机制融合多粒度属性集上的协同邻居嵌入表示，建模用户嵌入表示和商品嵌入表示；通过内积计算用户对商品的评分，学习用户属性对商品属性的偏好，并根据评分大小生成排序商品推荐列表。本发明从用户的多粒度属性组合和商品的多粒度属性组合挖掘了用户的个性化兴趣，实现了交互行为冷启动的商品推荐，尤其在电子商务新用户和新商品推荐方面提供极大支持。

本发明授权多粒度属性集协同邻居注意力的商品推荐方法在权利要求书中公布了：1.多粒度属性集协同邻居注意力的商品推荐方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S1，根据单个属性构建用户-用户相似关系图，基于图神经网络学习用户在单个属性上的协同邻居嵌入表示； 步骤S2，根据属性子集构建用户-用户相似关系图，基于图神经网络学习用户在属性子集上的协同邻居嵌入表示； 步骤S3，根据属性全集构建用户-用户相似关系图，基于图神经网络学习用户在属性全集上的协同邻居嵌入表示； 步骤S4，通过注意力机制融合多粒度属性集上的协同邻居嵌入表示，建模用户嵌入表示； 所述步骤S4中通过注意力机制融合多粒度属性集上的协同邻居嵌入表示，建模用户嵌入表示的具体步骤为： 步骤4.1，基于用户的属性集，，…，，我们可以得到用户的多个协同邻居嵌入表示，，…，； 步骤4.2，在属性视图上，计算协同邻居嵌入表示的输出特征分数为： 8 式8中，、为神经网络的权重参数； 步骤4.3，定义协同邻居嵌入表示的注意力权重为： 9 式9中，为用户在属性视图上的协同邻居嵌入归一化注意力权重，是指数函数； 步骤4.4，使用注意力机制将用户在所有属性视图上的协同邻居嵌入进行融合，定义用户嵌入表示如下： 10 式10中，为不同属性视图上协同邻居嵌入对于用户嵌入表示的贡献程度，是用户的属性子集； 步骤S5，根据步骤S1-S4，同样地融合商品的多粒度属性集上的协同邻居嵌入表示，建模商品嵌入表示； 步骤S6，根据用户的嵌入表示和商品的嵌入表示，通过内积计算用户对商品的评分； 步骤S7，计算新用户对新商品的评分，根据评分高低进行排序，生成推荐商品列表，完成商品推荐； 在步骤S7中计算新用户对新商品的评分，根据评分高低进行排序，生成推荐商品列表，完成商品推荐的具体步骤为： 对于新用户，与步骤S1-S3同样的方法，获取新用户的嵌入表示；对于新商品，与步骤S4同样的方法，获取新商品的嵌入表示；根据评分公式，获取新用户对新商品的最终预测评分；对候选集的商品按照评分高低进行排序，生成推荐商品列表，完成商品推荐。

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山西大学，其通讯地址为：030006 山西省太原市坞城路92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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。