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龙图腾网获悉重庆理工大学申请的专利一种双曲空间下知识增强的多任务推荐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：CN116204719B 。

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：202310218801.4，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种双曲空间下知识增强的多任务推荐方法是由张宜浩;朱俊霖设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种双曲空间下知识增强的多任务推荐方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种双曲空间下知识增强的多任务推荐方法，包括以下步骤：S1，将实体映射到双曲空间中，充分捕获实体的非欧特征，得到用户嵌入和物品嵌入；S2，将知识图谱中的三元组信息进行训练，得到基于对象实体的知识感知表示；S3，将所述物品嵌入和知识增强训练的实体向量进行联合交替训练，所述知识增强训练的实体向量包括多个知识感知表示，使得实体之间能够共享特征信息，并且训练按照得到的用户信息为用户的具体偏好继续训练，得到满足用户偏好的物品实体。本发明方法将用户和物品建模与知识图谱建模作为两个独立但相关的任务，利用双曲空间的延展性和强适应性，捕获实体之间的复杂的非欧式关系，实现用户与物品的高阶交互关系。

本发明授权一种双曲空间下知识增强的多任务推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种双曲空间下知识增强的多任务推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，将实体映射到双曲空间中，充分捕获实体的非欧特征，得到用户嵌入和物品嵌入；在步骤S1中包括以下步骤： S1-1，在欧氏空间中取得最原始的用户和物品表示； S1-2，使用洛伦兹表示法表示用户和物品的嵌入： 首先我们固定原点，为双曲空间中任意一点；将原点作为参考点，在原点的切线空间上进行高斯分布采样，得到了用户和物品在切线空间上的初始化嵌入： ， 其中表示用户在切线空间上的初始化嵌入； 表示物品在切线空间上的初始化嵌入； 表示服从于正态分布，期望为0，方差为； 表示标准差； 表示物品集合； 然后将得到的初始化特征矩阵进行适应性阔列：；，得到嵌入矩阵，表示连接操作； 再将嵌入矩阵通过指数映射操作映射到双曲空间中，指数映射操作如下： ， 其中超参数为超参数，，表示曲率； 由此，得到了用户和物品在双曲空间中的高阶特征嵌入： ，， 其中表示用户在双曲空间中的高阶特征嵌入； 表示物品在双曲空间中的高阶特征嵌入； 表示用户的嵌入矩阵； 表示物品的嵌入矩阵； 最后在双曲空间中将所有用户所对应的特征物品进行对数映射，得到用户-物品特征嵌入： ， ， ， 其中，表示反双曲函数； 表示内积； 表示洛伦兹内积； 为切线空间上任意一点； 表示负曲率常数； 表示范数； 表示用户特征嵌入； 表示物品特征嵌入； 表示以点进行对数运算，将双曲空间中的embedding映射到欧式空间； S2，将知识图谱中的三元组信息进行训练，得到基于对象实体的知识感知表示； S3，将所述物品嵌入和知识增强训练的实体向量进行联合交替训练，所述知识增强训练的实体向量包括多个知识感知表示，使得实体之间能够共享特征信息，并且训练按照得到的用户信息为用户的具体偏好继续训练，得到满足用户偏好的物品实体。

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