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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利用于多行为推荐的异构协同过滤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：CN116167812B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202211540250.5，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权用于多行为推荐的异构协同过滤方法是由文凯;秋锴设计研发完成，并于2022-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于多行为推荐的异构协同过滤方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于多行为推荐的异构协同过滤方法，属于多行为推荐领域，基于多行为推荐的异构协同过滤模型HCFMR，包括以下步骤：S1：利用改进的轻量级图卷积网络获得特定行为的用户、项目交互特征；S2：通过多头注意力网络获得用户底层的多行为依赖语义；S3：为每一个用户设置一个特定行为的权重，用于区分不同行为的贡献程度；S4：通过聚合各个卷积层获得节点的高阶嵌入表示，得到用户的偏好，从而进行多行为推荐。本发明降低了模型复杂度；丰富了用户、项目的嵌入示，提升了推荐质量；提高了模型的可解释性。

本发明授权用于多行为推荐的异构协同过滤方法在权利要求书中公布了：1.一种用于多行为推荐的异构协同过滤方法，其特征在于：基于多行为推荐的异构协同过滤模型HCFMR，包括以下步骤： S1：利用改进的轻量级图卷积网络获得特定行为的用户、项目交互特征，具体包括： 以轻量级图卷积网络LightGCN为基础，将节点与关系进行联合嵌入得到各自的嵌入表示，节点与关系的表示以相互增强的方式更新，用户、关系具体的表示如公式1、2： 1 2 式中代表第k种关系下与用户u交互的项目i集合，是归一化操作；是特定于层的可训练参数矩阵；是个组合函数，用于将关系嵌入表示融入到节点表示中,增强节点表示； 分别聚合特定关系下的邻居特征，通过图卷积网络的L阶传播得到用户不同阶数的邻居特征，关系嵌入表示包含了特定行为的交互特征与底层的多行为依赖语义 S2：通过多头注意力网络获得用户底层的多行为依赖语义，具体包括： S21：定义查询、键、值转换矩阵、、，用于关系与嵌入表示间的投影； S22：将查询向量与所有的键向量进行缩放点积，得到关系嵌入间的相关性权重，并对其归一化处理得到； 3 S23：将基于学习到的特定头部的相关性权重对值向量进行加权拼接获得用户、项目的多行为依赖性语义 4 式中H代表多头注意力网络的头部个数，||代表拼接操作； S24：将特定行为的交互特征与底层的多行为依赖性语义进行相加得到最终关系嵌入表示： 5 S3：为每一个用户设置一个特定行为的权重，用于区分不同行为的贡献程度； S4：通过聚合各个卷积层获得节点的高阶嵌入表示，得到用户的偏好，从而进行多行为推荐。

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