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龙图腾网获悉中核武汉核电运行技术股份有限公司申请的专利基于异构超图与元路径的社交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：CN119884500B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411897800.8，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权基于异构超图与元路径的社交推荐方法及装置是由曹端;邓云康;高汉军;邓贤君;冯蔚;刘生昊;石淏中;孙嘉琦设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于异构超图与元路径的社交推荐方法及装置在说明书摘要公布了：本公开属于核电技术领域，具体涉及一种基于异构超图与元路径的社交推荐方法及装置。本公开提供的基于异构超图与元路径的社交推荐方法，挖掘隐式的社交关系来丰富原始的社交网络，试图进一步提升社交推荐系统的性能，但是这些隐式的社交关系常常不那么可靠，反而会带来很多噪声，而引入用户的可信度可以在一定程度上解决该问题；利用超图学习图中复杂的高阶关系，包括用户‑物品交互关系以及社交关系；分别为用户入度特征和用户出度特征，用户入度特征刻画了隐式反馈的影响，用户出度特征刻画了信任传播的影响。由此通过挖掘隐式社交关系、构造超图学习高阶关系、刻画细粒度的用户特征表示来进一步提高了社交推荐系统的推荐性能。

本发明授权基于异构超图与元路径的社交推荐方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于异构超图与元路径的社交推荐方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1，挖掘用户之间的隐式关系FU与物品之间的隐式关系FI； 步骤2，根据用户之间的0-1信任关系与拓扑结构矩阵T，确定用户信任程度矩阵B； 步骤3，划分用户社区，不同的用户社区具有不同的兴趣分布，并根据划分的用户社区构建超图，根据用户历史交互数据构建用户物品交互图GR＝U∪V,A,其中，U和V分别表示用户集合和物品集合，A由用户物品的交互矩阵R变换得到，其中，M表示用户数量，N表示物品数量： 步骤4，根据用户信任程度B连接构建用户社交网络图GS＝U,B； 步骤5，将用户物品交互图GR与用户社交网络图GS融合为融合图F； 步骤6，在信任程度矩阵B上随机选择出最有影响力的K个用户； 步骤7，在融合图F上随机游走得到最有影响力的K个用户与其邻居节点的相关性系数矩阵S＝[si,k]M+N×K； 步骤8，根据相关性系数矩阵S划分用户社区，并构建超图矩阵H； 步骤9，根据超图矩阵H通过预训练学习节点高阶信息，预训练后得到用户与物品初始embedding表示PM×d和QN×d，d表示embedding维度； 步骤10，将FU和FI融入到融合图F中，生成图注意力网络G，G中定义基于用户节点与基于物品节点的元路径，对于用户节点，从入度特征和出度特征定义，用户入度特征分为5类元路径，用户出度特征也分为5类元路径，物品节点的元路径分为3类； 步骤11，将用户入度特征的5类元路径分别送入基于元路径的图注意力网络中得到5个含有不同意义的embedding和； 步骤12，通过多层感知机融合这5个含有不同意义的embedding得到最终的用户i的入度特征表示 步骤13，获取用户i的出度特征表示 步骤14，通过多层感知机融合用户i的入度特征表示和出度特征表示得到用户i最终的特征表示pi； 步骤15，将物品j特征的3类元路径分别送入基于元路径的图注意力网络中得到3个含有不同意义的embeddingqj1,qj2和qj3； 步骤16，通过多层感知机融合这3个含有不同意义的embedding得到最终的物品j的特征表示qj； 步骤17，通过多层感知机预测用户i对物品j的评分 步骤18，根据多个形成推荐列表。

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