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龙图腾网获悉华为技术有限公司申请的专利用于推荐系统的图结构感知增量学习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：CN115867919B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202080103130.1，技术领域涉及：G06N3/04；该发明授权用于推荐系统的图结构感知增量学习是由许艺师;张莹雪;郭慧丰;唐睿明;耿雁回设计研发完成，并于2020-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于推荐系统的图结构感知增量学习在说明书摘要公布了：提供了一种用于训练推荐系统recommendersystem，RS的系统和方法。所述RS用于针对二分图做出推荐，所述二分图包括多个用户节点、多个项目节点和定义将所述用户节点中的至少一些连接到所述项目节点中的一些的边的观察图拓扑，所述RS包括由现有参数集配置的现有图神经网络graphneuralnetwork，GNN模型。所述方法包括：应用损失函数计算更新的GNN模型的更新参数集，所述更新的GNN模型是使用第一参数集作为初始化参数、用新图训练的，所述损失函数用于基于所述现有GNN模型针对现有图生成的节点嵌入来蒸馏知识，其中，所述新图包括在所述现有图中也包括的多个用户节点和多个项目节点；用所述更新的GNN模型替换所述RS的所述现有GNN模型。

本发明授权用于推荐系统的图结构感知增量学习在权利要求书中公布了：1.一种用于训练推荐系统recommendersystem，RS的方法，其特征在于，所述RS用于针对二分图做出推荐，所述二分图包括多个用户节点、多个项目节点和定义将所述用户节点中的至少一些连接到所述项目节点中的一些的边的观察图拓扑，所述RS包括由现有参数集配置的现有图神经网络graphneuralnetwork，GNN模型，所述方法包括： 应用损失函数计算更新的GNN模型的更新参数集，所述更新的GNN模型是使用第一参数集作为初始化参数、用新图训练的，所述损失函数用于基于所述现有GNN模型针对现有图生成的节点嵌入来蒸馏知识，其中，所述新图包括在所述现有图中也包括的多个用户节点和多个项目节点；所述损失函数作为迭代训练过程的一部分应用，所述损失函数包括自嵌入蒸馏分量，所述自嵌入蒸馏分量用于在所述迭代训练过程期间，为所述现有图和所述新图中都包括的至少一些项目节点和用户节点保留来自所述现有图的知识；所述自嵌入蒸馏分量为： 其中，为所述自嵌入蒸馏分量；是控制自嵌入蒸馏的幅度的超参数；和是控制每个节点的蒸馏强度的系数；U表示用户节点集；I表示项目节点集；、表示每个用户节点u在不同时间帧的相应用户节点嵌入；表示每个项目节点i在不同时间帧的相应项目节点嵌入；是一组用户节点和项目节点邻域； 用所述更新的GNN模型替换所述RS的所述现有GNN模型。

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