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龙图腾网获悉中国计量大学申请的专利基于双塔模型的序列感知服务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：CN119917742B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510063199.0，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于双塔模型的序列感知服务推荐方法是由陆佳炜;王策策;肖刚;王琪冰;朱妍;李琛设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双塔模型的序列感知服务推荐方法在说明书摘要公布了：一种基于双塔模型的序列感知服务推荐方法，包括以下步骤：步骤1：创建服务数据集，获取服务交互数据，利用双塔模型构建服务网络图；步骤2：针对服务网络图中的图结构，设计查询感知自注意力机制聚合服务嵌入向量，利用图卷积网络进行服务特征提取；步骤3：利用图粗化为核心的图池化进一步提取重要服务信息；步骤4：捕捉动态变化的焦点服务以及进行图级表示读出，根据焦点服务表示和图级表示读出得到最终的输出嵌入，进而获得目标服务与用户交互的概率。本发明实现服务网络图的构建，有效聚合服务嵌入，提升服务推荐准确性。

本发明授权基于双塔模型的序列感知服务推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双塔模型的序列感知服务推荐方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1：创建服务数据集，获取服务交互数据，利用双塔模型构建服务网络图； 步骤2：针对服务网络图中的图结构，设计查询感知自注意力机制聚合服务嵌入向量，利用图卷积网络进行服务特征提取；过程如下： 步骤2.1在图卷积网络中设计查询感知自注意力机制； 步骤2.2根据用户查询调整服务嵌入向量在信息聚合中的权重，通过图卷积操作更新嵌入表示； 步骤3：利用图粗化为核心的图池化进一步提取重要服务信息，过程如下： 步骤3.1利用全局图内容属性提取技术2GCont和交叉注意力机制CAMe进行图粗化，图粗化过程如下： 步骤3.1.1计算全局图内容矩阵，将结果赋值给，该过程用公式表示，符号代表参数化的权重矩阵； 步骤3.1.2计算交叉注意力机制，将结果赋值给，该过程用公式表示，符号代表可训练的共享注意参数，符号代表粗化前的维度为的服务节点嵌入，代表粗化后维度为的服务聚类嵌入，代表拼接操作； 步骤3.1.3对进行归一化，将结果赋值给，该过程用公式表示，符号为自然指数运算，符号代表第行的所有元素，符号代表第行的列数； 步骤3.2利用粗化前服务节点嵌入矩阵生成粗化后图的服务聚类嵌入，将结果赋值给，该过程由公式表示，符号代表最终图卷积的层数，符号代表服务聚类嵌入个数，符号代表步骤3.1.2中交叉注意力机制的转置； 步骤3.3利用粗化前服务节点得分生成粗化后图的服务聚类得分，将结果赋值给，该过程用公式表示，符号代表步骤3.1.2中交叉注意力机制的转置，符号是由应用得到的服务节点的重要性得分，为计算按照时间排序的用户查询服务嵌入表示在不同时间的注意分数； 步骤4：捕捉动态变化的焦点服务以及进行图级表示读出，根据焦点服务表示和图级表示读出得到最终的输出嵌入，进而获得目标服务与用户交互的概率，过程如下： 步骤4.1焦点服务为服务网络图中连接密集的服务，代表用户的主要需求； 步骤4.2在多头自注意力机制下捕捉用户动态变化的焦点服务； 步骤4.3在传播层的前向计算后使用平均函数计算所有服务节点的平均节点嵌入，生成粗化前的服务网络图的图级表示，将结果赋值给； 步骤4.4预测用户与目标服务交互的概率并进行推荐。

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中国计量大学，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市下沙高教园区学源街258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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