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龙图腾网获悉浙江大学滨江研究院;浙江中烟工业有限责任公司申请的专利基于数据血缘特征和行为语义特征的自注意力推荐方法、装置及设备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：CN115455286B 。

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：202211058058.2，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于数据血缘特征和行为语义特征的自注意力推荐方法、装置及设备是由潘晓华;金泳;高扬华;王欣锋;沈诗婧;朱心洲;尹建伟设计研发完成，并于2022-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数据血缘特征和行为语义特征的自注意力推荐方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于数据血缘特征和行为语义特征的自注意力推荐方法，包括：利用用户的历史交互序列信息以及涉及产品的数据血缘关系信息基于神经网络训练出产品推荐模型，所述的产品推荐模型包括数据血缘特征提取模块、行为语义建模模块和自注意力解码器；获取目标用户的历史交互序列信息以及涉及产品的数据血缘关系信息并输入训练好的产品推荐模型，输出对应的目标推荐产品。本发明同时还提供了基于数据血缘特征和行为语义特征的自注意力推荐装置及设备。本方法的推荐方法训练出的产品推荐模型，能够进一步利用数据血缘特征和用户行为语义特征，因此能够更加准确地进行物品推荐。

本发明授权基于数据血缘特征和行为语义特征的自注意力推荐方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于数据血缘特征和行为语义特征的自注意力推荐方法，其特征在于，包括： 利用用户的历史交互序列信息以及涉及产品的数据血缘关系信息基于神经网络训练出产品推荐模型，所述的产品推荐模型包括数据血缘特征提取模块、行为语义建模模块和自注意力解码器； 获取目标用户的历史交互序列信息以及涉及产品的数据血缘关系信息并输入训练好的产品推荐模型，输出对应的目标推荐产品； 所述的产品推荐模型包括： 数据血缘特征提取模块，根据用户的历史交互序列中所涉及产品的血缘链路图，通过多层图卷积层得到产品的数据血缘特征，包括：根据产品的数据血缘链路图初始化产品链路节点的特征矩阵；通过堆叠多层图卷积层，将特征矩阵的信息逐层高阶传递，得到产品的数据血缘特征；通过以下步骤提取产品的数据血缘特征： A1定义数据血缘链路图为，其中，为图中的数据血缘节点，为节点之间的关系；令数据血缘链路图的度矩阵、邻接矩阵分别为、；令为包含共个节点的特征向量的矩阵，其中每一行是节点的特征向量，是嵌入向量的维度； A2通过首层图卷积层得到产品链路节点的初始化特征矩阵，计算公式为： ； 式中，为首层图卷积层输出的初始化特征矩阵；为激活函数；为权重矩阵；，为归一化对称自相关矩阵； A3通过多层图卷积层依次将初始化特征矩阵的信息逐层高阶传递，得到产品的数据血缘特征，计算公式为： ； 其中，和分别为第层特征矩阵和权重矩阵； A4至此，得到用户的历史交互序列中涉及产品的数据血缘特征： ； 其中，为层图卷积网络，为个节点的特征向量的矩阵，[]为切片操作，为用户历史交互序列； 行为语义建模模块，根据用户的历史交互序列提取用户的行为语义特征，包括：针对用户的历史交互序列中涉及的产品集合生成固定长度的产品嵌入矩阵；为用户的历史交互序列中的每项产品生成独热编码，并对独热编码与产品嵌入矩阵做矩阵乘法，获得用户交互序列嵌入矩阵；将用户交互序列嵌入矩阵与对应的时间编码融合，获得用户的行为语义特征； 自注意力解码器，将数据血缘特征和行为语义特征转换成目标推荐产品的概率分布。

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浙江大学滨江研究院;浙江中烟工业有限责任公司，其通讯地址为：310051 浙江省杭州市滨江区东信大道66号二号楼301；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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