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龙图腾网获悉燕山大学申请的专利一种基于图神经网络的融合知识与协同信息的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：CN115269977B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202210870240.1，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于图神经网络的融合知识与协同信息的推荐方法是由宫继兵;杨凯伦设计研发完成，并于2022-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的融合知识与协同信息的推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的融合知识与协同信息的推荐方法，属于推荐算法技术领域，包括以下步骤：向量初始化；在信息传播层经过知识信息图神经网络得到包含知识信息的物品嵌入向量和用户嵌入向量；在信息传播层经过协同信息图神经网络得到包含协同信息的物品嵌入向量和用户嵌入向量；在信息融合层计算得到融合后的用户和物品嵌入向量；计算得到所有正负样本的预测偏好得分；构造推荐方法的损失函数，并计算损失；使用Adam优化算法及设置的学习率进行模型参数更新；计算用户所有未交互物品的预测偏好得分，并排序输出前K个物品；通过指标进行推荐方法的评估。本发明弥补了用户行为数据稀疏和冷启动问题，进一步提高了推荐精度。

本发明授权一种基于图神经网络的融合知识与协同信息的推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的融合知识与协同信息的推荐方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、初始化用户嵌入向量、物品嵌入向量、知识图谱中非物品实体嵌入向量和知识图谱中关系嵌入向量； S2、在信息传播层经过知识信息图神经网络得到包含知识信息的物品嵌入向量和用户嵌入向量； 具体包括以下步骤： S21、在信息传播层经过知识信息图神经网络得到包含知识信息的物品嵌入向量,公式如下： ； 其中，是哈达玛积，是物品的用户邻居集合，是知识图谱中非物品实体嵌入向量，是知识图谱中关系嵌入向量；代表关系；KG代表知识信息；代表图神经网络的阶数；代表物品；代表实体；代表包含知识信息的阶图神经网络输出的物品表示向量； S22、在信息传播层经过知识信息图神经网络得到包含知识信息的用户嵌入向量，公式如下： ； 其中，是用户的物品邻居集合；代表用户； S3、在信息传播层经过协同信息图神经网络得到包含协同信息的物品嵌入向量和用户嵌入向量； S4、在信息融合层计算得到融合后的用户和物品嵌入向量； S5、计算得到所有正负样本的预测偏好得分； S6、构造推荐方法的损失函数，并计算损失； S7、使用Adam优化算法及设置的学习率进行模型参数更新； S8、计算用户所有未交互物品的预测偏好得分，并排序输出前K个物品； S9、通过前K个物品的召回率与归一化折损累计增益两个指标进行推荐方法的评估。

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燕山大学，其通讯地址为：066004 河北省秦皇岛市海港区河北大街438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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