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龙图腾网获悉湖北大学申请的专利基于知识图谱的混合推荐模型在电影推荐系统中应用方法及系统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：CN120216766B 。

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：202510285689.5，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于知识图谱的混合推荐模型在电影推荐系统中应用方法及系统是由韩卓成;张宇设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识图谱的混合推荐模型在电影推荐系统中应用方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于知识图谱技术领域，公开了一种基于知识图谱的混合推荐模型在电影推荐系统中应用方法，本发明提出了基于知识图谱混合推荐模型，与传统的推荐模型相比，在一定程度上表现出比传统推荐模型更好的准确率和召回率，并通过实验验证了模型的有效性，最后实现了一款基于知识图谱混合推荐模型的电影推荐系统。本发明基于知识图谱的电影推荐系统的设计与实现。并将改进的混合推荐模型应用到系统中。同时对系统功能需求进行分析，对系统功能和架构进行设计，包括E‑R图对象分析和数据库表设计，对各模块功能进行实现，最后对各模块功能进行了测试，保证了系统在满足功能需求的同时能稳定运行。

本发明授权基于知识图谱的混合推荐模型在电影推荐系统中应用方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的混合推荐模型在电影推荐系统中应用的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S101，构建电影领域知识图谱； S102，基于所述电影领域知识图谱构建改进的混合推荐模型； S103，实现电影推荐系统，并将步骤S102中得到的混合推荐模型应用于电影推荐； 步骤S102包括： a利用所构建的电影领域知识图谱，通过平移距离模型将电影实体及关系向量化表示，计算电影语义相似度； b分别利用电影内容特征和用户评分数据构建基于内容的推荐相似度矩阵及基于协同过滤的相似度矩阵； c将步骤a中获得的电影语义相似度与步骤b中获得的相似度矩阵按照预定融合比例α1和α2进行加权融合，得到基于知识图谱的单一推荐模型评分结果； d通过调整各单一模型结果的权重，并利用最小二乘法拟合以减小融合过程的相对误差，得到最终混合推荐模型的预测评分； 步骤S102还包括利用所得到的电影实体向量，采用欧式距离公式计算电影之间的语义相似度，并分别采用余弦相似度或基于Pearson相关系数的方法计算电影内容相似度及电影评分相似度，然后根据下式进行融合： ； ； 其中，α1和α2分别为通过实验确定的融合比例参数；然后将和分 别带入公式，计算得到两个单一推荐模型 评分，其中Rub是用户u对电影mb的预测评分，是数据集中所有用户对电影ma的平均评分。

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