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龙图腾网获悉郑州轻工业大学申请的专利一种基于跨域学习的图书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：CN120011633B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510091536.7，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于跨域学习的图书推荐方法是由王春秀;翟宣宣;郭晓瑞;刘亚楠;王婷;申嘉揆;赵国帅;张焕龙设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于跨域学习的图书推荐方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于跨域学习的图书推荐方法，包括步骤：从源图书域和至少一个目标图书域获取用户和图书信息，划分为域内图书‑用户交互数据和跨域图书‑类别数据；基于跨域图书‑类别数据构建域间图书‑类别关系图；基于域内图书‑用户交互数据构建域内图书‑用户交互图；在域间图书‑类别关系图上进行监督训练，获取域间图书‑图书类别高阶表征；结合域间图书‑图书类别高阶表征，在每个图书域的域内图书‑用户交互图上进行监督训练，获取双域统一的用户高阶表征和统一的图书高阶表征；预测源图书域用户与目标图书域未交互图书之间的评分，排序向源图书域用户推荐潜在感兴趣图书。本发明提了高稀疏域的推荐准确性，以及对新的数据的适应性。

本发明授权一种基于跨域学习的图书推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于跨域学习的图书推荐方法，其特征在于，包括步骤： 步骤1：从源图书域和至少一个目标图书域获取用户和图书信息，将获取的用户和图书信息划分为域内图书-用户交互数据和跨域图书-类别数据； 步骤2：基于跨域图书-类别数据构建域间图书-类别关系图；基于域内图书-用户交互数据构建域内图书-用户交互图； 步骤3：以跨域图书-类别数据为监督数据，在域间图书-类别关系图上进行监督训练，获取域间图书-图书类别高阶表征； 步骤4：以域内图书-用户交互数据为监督数据，结合域间图书-图书类别高阶表征，在每个图书域的域内图书-用户交互图上进行监督训练，获取双域统一的用户高阶表征和统一的图书高阶表征； 步骤5：重复步骤3到步骤4，直到收敛或达到设定训练轮数，获取最终的统一用户高阶表征和统一图书高阶表征； 步骤6：利用最终的统一用户高阶表征和统一图书高阶表征，预测源图书域用户与目标图书域未交互图书之间的推荐评分，排序向源图书域用户推荐目标图书域潜在感兴趣图书； 所述的在每个图书域的域内图书-用户交互图上进行监督训练的方法为： 基于域内图书-用户交互数据对用户ID和图书ID分别进行映射嵌入和拼接，获取图书ID-用户ID零阶表征矩阵；在源图书域A的域内图书-用户交互图上进行特征聚合， 得到源图书域A的域内图书ID-用户ID高阶表征HA； 基于源图书域A的域内图书ID-用户ID高阶表征HA通过源图书域的重叠用户兴趣映射器得到的目标图书域用户ID高阶预测表征； 基于源图书域A的域内图书ID-用户ID高阶表征HA、域间图书-图书类别高阶表征HC和目标图书域用户ID高阶预测表征计算域内图书-用户交互损失函数根据损失函数计算结果采用反向梯度传播算法更新网络参数； 基于域内图书-用户交互数据计算目标图书域B的域内图书ID-用户ID高阶表征HB并根据目标图书域用户ID高阶预测表征计算用户兴趣表征跨域损失利用反向梯度传播更新源图书域的重叠用户兴趣映射器的参数。

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