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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利基于解耦学习和目标行为导向学习的推荐方法及装置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：CN119691272B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411761795.8，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于解耦学习和目标行为导向学习的推荐方法及装置是由张一嘉;陈皖玉;齐锋;蔡飞;刘超凡设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于解耦学习和目标行为导向学习的推荐方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种推荐方法，具体是涉及到一种基于解耦学习和目标行为导向学习的推荐方法及装置。方法包括：基于多个行为下用户和项目的交互情况构建行为下的用户项目交互图；对用户项目交互图进行解耦属性域表征处理，得到多个解耦的属性域中项目节点对应的项目分解嵌入和用户节点对应的用户分解嵌入；对于用户项目交互图对应的多个属性域，基于项目分解嵌入和用户分解嵌入计算属性域下用户节点与其相邻的项目节点之间的注意力得分；基于注意力得分对用户节点和项目节点进行聚合处理，得到行为下的用户目标嵌入和项目目标嵌入；结合多个行为下的用户目标嵌入和项目目标嵌入进行分析处理，得到推荐结果。本方法可以得到更准确的推荐结果。

本发明授权基于解耦学习和目标行为导向学习的推荐方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于解耦学习和目标行为导向学习的推荐方法，其特征是，包括： 基于多个行为下用户和项目的交互情况，构建每一个所述行为下的用户项目交互图，所述用户项目交互图包括用于表征所述用户的用户节点和用于表征所述项目的项目节点，所述多个行为包括目标行为和辅助行为； 对所述用户项目交互图进行解耦属性域表征处理，得到多个解耦的属性域中所述项目节点对应的项目分解嵌入和所述用户节点对应的用户分解嵌入； 对于每一个所述用户项目交互图对应的多个所述属性域，基于所述项目分解嵌入和所述用户分解嵌入，计算每一个所述属性域下所述用户节点与其相邻的项目节点之间的注意力得分； 基于所述注意力得分对所述用户节点和所述项目节点进行聚合处理，得到每一个所述行为下的用户目标嵌入和项目目标嵌入； 结合多个所述行为下的所述用户目标嵌入和所述项目目标嵌入进行分析处理，得到推荐结果； 其中，所述基于所述项目分解嵌入和所述用户分解嵌入，计算每一个所述属性域下所述用户节点与其相邻的项目节点之间的注意力得分，包括： 将所述属性域中与所述用户节点对应的所有相邻项目节点的项目分解嵌入的平均值确定为所述用户节点对应的查询向量； 使用所述用户节点对应的查询向量来计算所述属性域中所述用户节点与其相邻的项目节点之间的注意力得分； 其中，所述基于所述注意力得分对所述用户节点和所述项目节点进行聚合处理，得到每一个所述行为下的用户目标嵌入和项目目标嵌入，包括： 基于所述注意力得分，对所述用户节点与其相邻的项目节点进行聚合，得到用户聚合嵌入，对所述项目节点及其相邻的用户节点进行聚合，得到项目聚合嵌入； 将同一个所述用户项目交互图下所有所述属性域中的用户聚合嵌入相加，得到所述行为下的用户目标嵌入，以及将同一个所述用户项目交互图下所有所述属性域中的项目聚合嵌入相加，得到所述行为下的项目目标嵌入； 其中，所述对所述用户项目交互图进行解耦属性域表征处理，得到多个解耦的属性域中所述项目节点对应的项目分解嵌入和所述用户节点对应的用户分解嵌入，包括： 构建多个解耦的所述属性域，并获取所述用户节点对应的用户初始嵌入和所述项目节点对应的项目初始嵌入； 在每一个所述属性域中对所述项目初始嵌入进行分解，得到所述属性域中的项目分解嵌入，以及基于所述用户初始嵌入确定每一个所述属性域中的用户分解嵌入； 其中，所述在每一个所述属性域中对所述项目初始嵌入进行分解，得到所述属性域中的项目分解嵌入，包括： 在每一个所述属性域中，利用预先学习的投影矩阵将所述项目初始嵌入投影至所述属性域的嵌入中，得到所述属性域中的项目分解嵌入。

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