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龙图腾网获悉上海财经大学申请的专利一种基于子图推理的可解释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：CN119129757B 。

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：202411107438.X，技术领域涉及：G06N5/045；该发明授权一种基于子图推理的可解释推荐方法是由方慧;邓晓峰设计研发完成，并于2024-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于子图推理的可解释推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于子图推理的可解释推荐算法，包括以下步骤：首先，对基于知识图谱的可解释推荐问题进行定义；然后从异构知识图谱中提取节点的嵌入用于下游任务；从知识图谱中抽取能表示用户兴趣的用户子图；设定行为克隆损失函数，指导用户子图生成；设定子图编码器，从子图获取能表示用户兴趣的嵌入；计算推荐分数，对用户兴趣与产品进行建模；设定推荐损失函数，最大化模型的推荐效果；最后输出推荐分数最高的产品集合，输出对应的子图作为推荐解释。本发明采用上述的一种基于子图推理的可解释推荐算法，利用子图结构来增强推荐系统的准确性和可解释性，并且通过对子图内不同路径之间的相互关系的建模，可以更全面捕捉用户偏好和产品特性。

本发明授权一种基于子图推理的可解释推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于子图推理的可解释推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对基于知识图谱的可解释推荐问题进行定义，并且对电商平台的用户以及产品数据进行预处理，包括知识图谱、标签表示和数据集划分； S2、设定异构图图神经网络，通过端到端的方式从异构知识图谱中提取节点的嵌入用于下游任务； S3、设定以用户节点为中心的子图生成模型，通过计算节点的图注意力分散，从知识图谱中抽取能表示用户兴趣的用户子图； S4、设定行为克隆损失函数，指导用户子图生成； S5、设定子图编码器，从子图获取能表示用户兴趣的嵌入； S6、计算推荐分数，基于协同过滤的思想，对用户兴趣与产品进行建模； S7、设定推荐损失函数，最大化模型的推荐效果； S8、输出推荐分数最高的产品集合，并输出对应的子图作为推荐解释； 步骤S3具体包括以下步骤： S31、子图节点新增依靠计算的节点注意力分数，计算节点的注意力分数，首先需要结合用户节点嵌入，计算边的注意力分数公式如下： 3 其中，表示感知机，表示将矩阵和矩阵做矩阵拼接，表示用户子图的中心即用户节点，表示第轮获得的用户子图，表示子图的叶子节点即在第轮时子图新增的节点； S32、将第轮计算的节点的注意力分数作为边在子图中的权重，结合步骤S31所计算的边注意力分数，计算节点的注意力分数，然后选择分数最高的M个节点加入用户子图中，节点注意力分数计算公式如下： 4 5 其中，为知识图谱中存在的三元组，表示在轮子图叶子节点在图中的邻居节点集合，为的第轮节点的注意力分数，基于该分数选出一定数量的节点加入到用户子图中，形成第轮的用户子图； 步骤S6具体过程如下： 将子图编码后，计算产品节点与子图的匹配度分数，首先计算每个子图与产品节点的匹配分数，然后与子图的权重相乘获得这部分子图在用户兴趣中的重要性，最后将各部分子图与产品节点的匹配度分数相加后获得最终的推荐分数，具体公式如下： 8 9 其中，公式9计算的是部分子图与产品节点的匹配分数；表示部分子图中与用户节点距离为的节点集合，此处，产品节点与用户节点距离为；子图生成阶段计算的分数作为该部分子图在子图中的权重分数参与匹配分数计算，最终模型聚合全部部分子图与产品节点的匹配分数构成产品节点对用户节点的推荐分数。

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