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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于多视图对比学习的知识图谱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：CN116578718B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202310515239.1，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种基于多视图对比学习的知识图谱推荐方法是由马瑞新;卜西亚;陈紫璇;吴徽南;马云龙设计研发完成，并于2023-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多视图对比学习的知识图谱推荐方法在说明书摘要公布了：本发明属于推荐系统技术领域，提供一种基于多视图对比学习的知识图谱推荐方法。其首先从不同视角出发综合考虑和构建了四种不同的视图，包括由知识图谱和用户‑项目交互图联合构成的协作知识图谱、用户‑项目交互图、以及基于用户‑项目交互图构造的用户‑用户图和项目‑项目图。除此之外，交并比被应用来合理的构建用户‑用户图以及项目‑项目图，并且一个感受野被设计以此来避免引入更多的噪声。然后其在局部和全局水平上对四个视图进行对比学习，旨在以自监督的方式挖掘用户和项目之间、用户之间、项目之间的协作信息，以及全局的结构信息，从而缓解稀疏的监督信号问题。

本发明授权一种基于多视图对比学习的知识图谱推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多视图对比学习的知识图谱推荐方法，其特征在于，具体包括以下步骤： 步骤1：构建四种不同类型的视图联合知识图谱和用户‑项目交互图构造包含全局结构信息的协作知识图谱；基于用户‑项目交互图，并应用交并比和感受野合理的构建用户‑用户图以及项目‑项目图； 步骤2：在局部级协作视图之间进行对比学习基于图卷积网络的架构对用户‑项目交互图、用户‑用户图以及项目‑项目图这三个局部协作视图进行编码；在用户‑项目交互图和用户‑用户图之间以及在用户‑项目交互图和项目‑项目图之间进行局部级对比学习，以学习全面的用户和项目表示； 步骤3：在全局级结构视图和局部级协作视图之间进行对比学习基于图神经网络的架构对协作知识图谱这一全局级结构视图进行编码；在全局级结构视图和局部级协作视图之间进行全局级对比学习，以学习判别的用户和项目表示； 步骤4：推荐预测通过对来自不同视图的用户表示之间以及项目表示之间进行相加和连接操作以得到最终的用户和项目表示；通过最终得到的用户嵌入表示和项目嵌入表示，得到预测的匹配分数，具体为：对用户嵌入表示和项目嵌入表示进行内积，以预测其匹配分数； 步骤5：优化通过成对的BPR损失来对知识感知推荐任务进行优化，具体为：它假设用户的历史交互表明更多的用户偏好，应该比未观察到的交互分配更高的预测分数；最后通过联合局部级对比损失函数、全局级对比损失函数和知识感知推荐任务损失函数得到最终的目标损失函数。

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