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龙图腾网获悉辽宁师范大学申请的专利一种基于知识图谱与元学习的物品冷启动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：CN116244527B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202211682842.0，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种基于知识图谱与元学习的物品冷启动推荐方法是由张志鹏;岳顺成;张宇航;王安琪;任永功设计研发完成，并于2022-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱与元学习的物品冷启动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谱与元学习的物品冷启动推荐方法，首先依据用户物品二部图，生成用户、物品初始化嵌入，并根据自注意力编码器来构建元嵌入；其次在一阶传播时，针对物品非完全冷启动问题，采用元聚合器聚合目标物品以及邻居来重构物品的嵌入；最终通过内积得到用户采取目标物品的概率，并取前N项作为最终推荐结果。本发明集合了知识图谱和元学习的长处，将其融为一体，更加完善的解决物品推荐冷启动问题，不仅通过元学习减少噪音提高了冷启动场景下的推荐结果，而且还通过结合知识图谱的方法，高阶探索用户交互这些物品隐藏的因素，挖掘用户的潜在兴趣。

本发明授权一种基于知识图谱与元学习的物品冷启动推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱和元学习的物品冷启动推荐方法，其特征在于按如下步骤进行： 步骤1.构建协同关系图，通过bprmf训练得到物品和用户初始嵌入，作为真实嵌入； 步骤2.预训练自注意力编码器m，得到物品元嵌入； 步骤3.物品节点通过元聚合器f聚合物品一阶邻居嵌入，通过高阶传播后得到物品最终嵌入； 步骤4.用户节点通过高阶传播得到用户最终嵌入； 步骤5.通过内积得到用户采取目标物品的概率，并取前N项作为最终推荐结果； 所述步骤1如下： 获取用户-物品二部图和知识图谱，根据和构建协同关系图； 所述二部图中，表示用户与物品有过交互，表示用户集合，表示物品集合；所述知识图谱中，表示实体集合，表示关系集合，其中表示用户的总数量，表示物品的总数量，表示实体的总数量，表示关系的总数量；在协同关系图G中使用TransR学习每个实体节点和关系节点的嵌入，其训练关系如下： ； 其中，分别表示头实体，关系实体，尾实体嵌入，是基于关系的变换矩阵； 最终通过bprmf训练得到物品嵌入，作为真实嵌入； 所述步骤2如下： 首先训练自注意力编码器m，利用自注意力机制优化目标物品节点一阶邻域，具体公式如下所示： ； 表示目标冷启动物品的一阶邻域，是使用自注意力加权冷启动节点的一阶邻居,SELF-ATTENTION是自注意力机制； 然后通过训练好的目标冷启动物品的一阶邻居，平均得到物品元嵌入： ； 所述步骤3如下： 首先通过元聚合器f为物品节点聚合自身、一阶邻居以及额外的元嵌入； ； 然后物品节点通过高阶传播进行聚合，GCN公式如下所示： ； 表示的是上一阶目标物品的嵌入，则是上一阶目标物品的邻域，LeakyReLU为激活函数； ； 然后根据每一层所生成物品的嵌入，最后拼接生成物品的最终嵌入； ； 其中为拼接函数，L则是传播层数； 所述步骤4如下： 采用GCN来聚合用户自身以及其邻域，如下式所示： ； 根据每一层所生成用户的嵌入，最后拼接生成用户最终嵌入: ； 所述步骤5是通过目标用户与物品最终嵌入的内积来计算目标用户u采取所有未交互物品i的概率； ； 将概率按照从大到小排列,给目标用户u推荐个性化物品时，取前N个概率相对应的物品,生成用户的推荐列表。

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