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龙图腾网获悉山西大学申请的专利基于图表示学习的多准则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：CN117932155B 。

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：202410111797.6，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于图表示学习的多准则推荐方法及系统是由宋鹏;郭志豪;冯晨娇;梁吉业;姚凯旋设计研发完成，并于2024-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图表示学习的多准则推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及深度学习推荐技术领域，尤其涉及一种基于图表示学习的多准则推荐方法及系统。方法包括以下步骤：构建交互图的二部图集合；进行图采样策略生成采样子图，得到用于训练的新二部图集合；对新二部图集合中每个二部图中的节点进行图嵌入初始化；通过聚合函数在每个准则的采样子图中聚合每个节点的局部嵌入与全局嵌入，生成每个节点在各个辅助准则下的每一层的嵌入表示；根据多头注意力机制得到各个节点在目标准则下每一层的嵌入表示，进而得到目标准则下各个用户与产品的最终的嵌入表示；根据优化目标来更新模型中所有待学习的参数；计算用户与产品的交互概率，为用户生成推荐产品的顺序。本发明提高了训练效率和精度。

本发明授权基于图表示学习的多准则推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图表示学习的多准则推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：获取K种准则下的交互评分数据集合并根据每个准则下用户与产品的交互评分信息来构建交互图的二部图集合将总评分矩阵定义为目标准则，其余评分矩阵定义为辅助准则； 步骤S2：在每个准则对应的二部图上进行图采样策略生成其对应的采样子图，根据各个准则对应的采样子图得到用于训练的新二部图集合 步骤S3：对新二部图集合中每个二部图中的节点进行图嵌入初始化，得到第0层中用户节点集合与产品节点集合的局部嵌入矩阵和以及全局嵌入矩阵和 步骤S4：通过聚合函数在每个准则的采样子图中聚合每个节点的局部嵌入与全局嵌入，生成每个节点在K-1个辅助准则下的每一层的嵌入表示，得到每个节点的嵌入表示集合分别表示由聚合函数得到的节点v在第1～K-1个辅助准则下第l层的嵌入表示； 步骤S5：根据多头注意力机制得到各个节点在目标准则K下每一层的嵌入表示然后根据目标准则K下节点的每层嵌入表示，得到目标准则K下各个用户与产品的最终的嵌入表示； 步骤S6：根据优化目标来更新模型中所有待学习的参数；所述优化目标包括BPR损失与总对比损失； 步骤S7：根据优化后的模型得到的用户与产品的最终的嵌入表示eu与ei，计算用户与产品的交互概率，为用户生成推荐产品的顺序。

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山西大学，其通讯地址为：030006 山西省太原市坞城路92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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