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龙图腾网获悉山西大学申请的专利一种基于社交约束的网络影音智能推荐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：CN117407593B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202311513743.4，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于社交约束的网络影音智能推荐方法及系统是由杜航原;刘源;王文剑;白亮;金弟;白璐设计研发完成，并于2023-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于社交约束的网络影音智能推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及一种基于社交约束的网络影音智能推荐方法及系统。该推荐方法具体包括：异构网络融合阶段、模体信息抽取阶段、模型构建阶段、模型训练阶段以及偏好预测阶段五个环节。利用模体作为交互建模和消息传播的单元有效地捕获交互网络中的高层语义，显著提高推荐结果的准确性。

本发明授权一种基于社交约束的网络影音智能推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于社交约束的网络影音智能推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： S10、收集历史数据生成信息数据库，将行为交互网络和社交关系网络以图数据形式存储并融合为一个异构网络； S20、从步骤S10得到的异构网络中抽取社交模体、行为模体和联合模体，基于不同模体将输入数据转化为对应的超图； S30、利用超图神经网络对步骤S20得到的超图进行建模，基于超图神经网络构建多通道超图神经网络模型，包含用户向量表征模块、项目向量表征模块、对比学习模块和偏好预测模块； S40、对于步骤S30构建的多通道超图神经网络模型，通过迭代计算方式进行模型求解，确定模型的最优参数； S50、对于步骤S30构建的多通道超图神经网络模型，以及步骤S40确定的模型最优参数，生成最终的推荐预测； 所述步骤S20具体包括以下步骤： S21、步骤S12得到的异构图中包含丰富的局部结构，因此，设计了三类模体对异构图中的局部结构进行刻画：1社交模体描述了一组用户中明确的社会关系，其邻接矩阵表示为；2行为模体模拟了不受社会关系约束的交互模式，在这种模式中用户通过共同的交互项目相互关联，其邻接矩阵表示为；3联合模体通过整合社交信息和交互信息来描述强化的局部连接模式，其邻接矩阵表示为，其中，对于模体诱导生成的邻接矩阵，矩阵中的元素由模体中两个点i和j的共现情况来计算，如式1所示： 1 其中，表示模体的邻接矩阵，表示所设计的模体个数； S22、经过步骤S21，异构图分别从社交关系视角、交互行为视角和联合视角用不同类型的模体进行重组；在每一种视角中，异构图实际上都被转化为一个以相应类型的模体为条件的超图；在超图中，节点之间通过超边连接，每条超边连接多个节点，使用矩阵记录节点之间的邻接关系，其中，每个元素表示超边e是否包含节点v，如式2所示： 2。

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