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龙图腾网获悉南昌航空大学申请的专利一种基于复空间信息聚合的商品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：CN120876044B 。

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：202511384841.1，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权一种基于复空间信息聚合的商品推荐方法是由袁智环;舒坚;刘琳岚设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于复空间信息聚合的商品推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于复空间信息聚合的商品推荐方法，包括：读取用户‑商品数据库，以头实体‑关系‑尾实体三元组的形式构建知识图谱；通过复空间映射和随机初始化得到初始实体嵌入向量和初始关系嵌入向量；将初始实体嵌入向量和初始关系嵌入向量按知识图谱中三元组形式进行拼接，得到三元组向量，然后计算得到聚合信息后的实体嵌入向量；基于初始关系嵌入向量和聚合信息后的实体嵌入向量，得到最终的实体嵌入向量和最终的关系嵌入向量；最后计算得到商品的推荐得分，并根据推荐得分向用户推荐商品。本发明能够缓解数据稀疏性，捕获用户对商品的潜在偏好信息，提高商品推荐精度。

本发明授权一种基于复空间信息聚合的商品推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于复空间信息聚合的商品推荐方法，其特征在于，包括： 步骤S1，读取用户-商品数据库，以头实体-关系-尾实体三元组的形式构建知识图谱； 步骤S2，通过复空间映射和随机初始化得到初始实体嵌入向量和初始关系嵌入向量； 步骤S3，将初始实体嵌入向量和初始关系嵌入向量按知识图谱中三元组形式进行拼接，以得到三元组向量；针对每个实体，利用复空间中的注意力机制，为与实体有关的所有三元组向量赋予权重，将与实体有关的三元组向量加权求和，得到更新后的实体嵌入向量，再结合初始实体嵌入向量，得到聚合信息后的实体嵌入向量； 步骤S4，将初始关系嵌入向量和聚合信息后的实体嵌入向量按知识图谱中已有三元组形式进行组合，采用旋转评分函数对组合后的三元组进行评分，并利用软边界损失函数计算损失值，得到最终的实体嵌入向量和最终的关系嵌入向量； 步骤S5，将最终的实体嵌入向量拆分为用户嵌入向量和商品嵌入向量，并从最终的关系嵌入向量中找出购买关系嵌入向量；基于商品嵌入向量和目标用户嵌入向量得到商品的点积评分；将商品嵌入向量、目标用户嵌入向量、购买关系嵌入向量拼接组成推荐三元组向量，基于推荐三元组向量得到商品的交互评分，基于点积评分和交互评分得到商品的推荐得分，根据推荐得分向用户推荐商品； 步骤S5具体包括： 步骤S51，将最终的实体嵌入向量拆分为用户嵌入向量和商品嵌入向量，并从最终的关系嵌入向量中找出购买关系嵌入向量； 步骤S52，将商品嵌入向量与目标用户嵌入向量进行复数点积，得到商品的点积评分，表达式为： 其中，为商品的点积评分，为商品的商品嵌入向量，为目标用户嵌入向量，表示复数点积； 步骤S53，依次将商品的商品嵌入向量与目标用户嵌入向量和购买关系嵌入向量拼接得到推荐三元组向量，通过个一维复数卷积核对推荐三元组向量执行进行复数卷积操作，分别获取各个视角下商品的三元组特征向量，然后将各个视角下的三元组特征向量进行拼接，得到三元组特征总向量，表达式为： ； ； 其中，表示第个卷积核，、、、分别表示第1个、第2个、第个、第个视角下的三元组特征向量，为1到之间的整数，表示复数卷积操作； 步骤S54，将三元组特征总向量与参数矩阵进行复数矩阵乘法，并取实部，得到商品的交互评分，表达式为： 其中，表示第四个可学习的参数矩阵，分别表示对应向量或矩阵的实部和虚部； 步骤S55，将商品的点积评分和交互评分进行加权融合，得到商品的推荐得分，表达式为： 其中，表示点积评分的权重值，表示交互评分的权重值； 步骤S56，根据推荐得分向用户推荐商品。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南昌航空大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市红谷滩区丰和南大道696号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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