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！

龙图腾网获悉达而观信息科技(上海)有限公司申请的专利一种基于图卷积网络和因子分解机的推荐排序方法及系统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：CN116108263B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202211547787.4，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于图卷积网络和因子分解机的推荐排序方法及系统是由于敬;刘文海;周明星;陈运文;纪达麒;赛娜设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图卷积网络和因子分解机的推荐排序方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图卷积网络和因子分解机的推荐排序方法及系统，本发明首先对获取到的用户属性数据、物品属性数据、用户和物品的交互行为数据进行必要的数据清洗预处理；然后，通过引入图卷积网络对用户和物品交互数据进行图表示在超参空间上进行图表征学习生成图嵌入向量，同时结合上下文信息、用户和物品多维度属性等进行特征抽取，经过特征拼接后进行机器学习排序模型的训练和预测，以生成更精准的推荐结果，有效地提升了推荐效果和用户满意度。

本发明授权一种基于图卷积网络和因子分解机的推荐排序方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图卷积网络和因子分解机的推荐排序方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1，对用户行为数据、用户属性数据和物品属性数据进行预处理； 将预处理后的所有数据按照交互行为发生时间进行降序排序，得到任意用户有过交互的物品集合和任意物品有过交互的用户集合； S2，利用LightGCN模型对任意用户有过交互的物品集合和任意物品有过交互的用户集合构建用户图结构，得到用户侧的图嵌入表示和物品侧的图嵌入表示； S3，从预处理后的用户行为数据中得到用户、物品、上下文、交叉这四个维度的特征信息，并将这四个维度的特征信息输入到FM模型，得到用户特征嵌入表示、物品特征嵌入表示、上下文特征嵌入表示和交叉特征嵌入表示； 具体地，用户维度的特征信息包括用户的人口统计学信息、画像标签、用户统计特征； 物品维度的特征信息包括物品属性和物品统计特征； 上下文维度的特征信息包括情境相关特征和情境统计特征； 交叉维度的特征信息包括单一特征的组合统计信息； S4，基于用户侧的图嵌入表示、物品侧的图嵌入表示、用户特征嵌入表示、物品特征嵌入表示、上下文特征嵌入表示和交叉特征嵌入表示进行LightGBM模型的训练和测试，得到训练好的排序学习模型； 训练好的排序学习模型输出待推荐物品候选集并对候选集中各个待推荐物品的分值进行预测，按照分值大小将分值最高的前K个待推荐物品作为最终的推荐结果。

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达而观信息科技(上海)有限公司，其通讯地址为：201203 上海市浦东新区亮秀路112号B座301、303、304室；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。