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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利一种基于知识图时间投影的多行为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：CN119829824B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411505255.3，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于知识图时间投影的多行为推荐方法是由宾辰忠;许潼歆设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图时间投影的多行为推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于知识图时间投影的多行为推荐方法，该推荐方法引入时间因子的知识图谱来准确地捕捉用户兴趣和行为的动态变化和商品的时效性特征，从而提升推荐模型在时间维度上的感知能力。具体来说，该模型在多行为表示的基础上融入时间感知的知识图谱表示来提高多行为推荐方法的推荐性能。以推荐任务为主监督任务对用户和项目的表示进行初步建模。利用知识图谱的信息进行时间投影，来学习项目之间的时间感知的相关关系嵌入表示，从而从而将用户在不同行为间的细粒度意图差异和物品间的时效性特征融入到各个交互关系的多行为嵌入表示当中，来更高效和准确的建模项目和用户的多行为嵌入。在精确的建模完用户和项目的辅助行为和目标行为表示后，通过对比学习将辅助行为的监督信号转移到目标行为中，来提高模型对用户目标行为的推荐性能。

本发明授权一种基于知识图时间投影的多行为推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图时间投影的多行为推荐方法，其特征包括如下步骤： 步骤1、下载网络上公开的多行为推荐数据集，数据集中包含用户的浏览、加入购物车、收藏和购买这四种行为的历史交互信息；通过对多行为数据集进行预处理，过滤掉交互次数过少的用户，并重新对数据集中的用户和项目进行编号；最后，采用基于时间的留一评估法来生成相应的训练集和测试集文件，即测试集仅包含用户的最后一个交互项目，其余的交互项目作为训练集； 步骤2、根据给定的训练集来生成项目间的关系知识图谱文件，其中用目标行为的物品ID生成头实体，多种交互行为作为知识图谱的关系，辅助行为的物品ID作为尾实体，并使用所有用户在目标行为下交互过头实体的平均时间和在辅助行为下交互过尾实体的平均时间的差值作为相应元组的时间值； 步骤3、导入生成的项目间关系的知识图谱文件；将时间视为超平面，并将知识图谱的头实体、关系、尾实体分别投影到特定的时间超平面上；其中，头实体、关系、尾实体组成的三元组嵌入表示eh,er,et的投影表示如下： 其中‖wτ‖2＝1；在得到eh,er,et经过投影得到的表示Pτeh,Pτer,Pτet之后，模型通过反向传播的方式，利用构建出来的知识图谱从TP-TransR和TP-TATEC两种角度来学习项目之间的时间感知嵌入表示；其中TP-TransR和TP-TATEC两种优化函数定义如下： 其中是关系r的投影矩阵，它将实体从实体空间投射到关系空间；而D是一个在所有交互关系中都共用的一个对角线矩阵； 步骤4、导入经过预处理后的多行为数据，利用三层的图卷积架构进行邻域聚合，将特定行为交互图的高阶邻居注入到用户和项目的嵌入表示中，来增强节点之间的信息传递，并利用均值池来进一步组合在每层获得的嵌入得到最终的多行为嵌入表示； 步骤5、在多行为表示当中融入基于知识图生成的时间投影嵌入表示，从而将用户在不同行为间的细粒度意图差异和物品间的时效性特征融入到各个交互关系的多行为嵌入表示当中，并进一步使用对比学习，将辅助行为的监督信号转移到目标行为中； 步骤6、根据步骤5得到的任务来计算模型的损失函数，采用多任务训练策略来共同优化主监督任务损失、时间感知相关性学习损失和行为间对比学习损失，并进行反向传播梯度计算； 步骤7、根据梯度优化模型的参数信息，并根据评估指标选择最优的模型参数，最终为用户生成Top-K的项目推荐。

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