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龙图腾网获悉浙江师范大学申请的专利一种基于动态超图表示学习的社交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：CN116204723B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310291550.2，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于动态超图表示学习的社交推荐方法是由李明;丁爽爽;梁吉业;李朝;吴信东设计研发完成，并于2023-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态超图表示学习的社交推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态超图表示学习的社交推荐方法，包括：获取多个超图，每个超图根据若干个用户和若干个项目在设定时间段内的关联关系确定；其中，用户和项目作为超图的节点，用户间的社交关系，以及用户与项目间的购买关系作为超图的超边；将多个超图分别输入超图卷积神经网络和注意力神经网络，并经过长短期记忆网络，得到用户嵌入和项目嵌入；根据用户嵌入和项目嵌入确定每一用户对每一项目的预测得分。本发明在社交推荐使时考虑了时间推移对用户与用户、用户与项目间的关系影响，根据用户嵌入和项目嵌入确定每一用户对每一项目的预测得分，可以确定每一用户对每一项目的喜欢程度，从而作出准确推荐，可广泛应用于社交推荐领域。

本发明授权一种基于动态超图表示学习的社交推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态超图表示学习的社交推荐方法，其特征在于，包括： 获取多个超图，每个超图根据若干个用户和若干个项目之间在设定时间段内的关联关系确定；其中，用户和项目作为超图的节点，用户间的社交关系，以及用户与项目间的购买关系作为超图的超边； 将所述多个超图分别输入超图卷积神经网络和注意力神经网络，并经过长短期记忆网络，得到用户嵌入和项目嵌入； 根据所述用户嵌入和所述项目嵌入确定每一用户对每一项目的预测得分； 所述将所述多个超图分别输入超图卷积神经网络和注意力神经网络，并经过长短期记忆网络，得到用户嵌入和项目嵌入，包括： 将所述多个超图输入超图卷积神经网络并经过第一长短期记忆网络，得到第一用户嵌入与第一项目嵌入； 将所述多个超图输入注意力神经网络并经过第二长短期记忆网络，得到第二用户嵌入与第二项目嵌入； 所述将所述多个超图输入超图卷积神经网络并经过第一长短期记忆网络，得到第一用户嵌入与第一项目嵌入，包括： 利用所述超图卷积神经网络计算每一超图各顶点间的转移概率，以使每一顶点的嵌入在所述超图卷积神经网络的各层级间传递，并经过第一长短期记忆网络，得到第一用户嵌入与第一项目嵌入； 所述将所述多个超图输入注意力神经网络并经过第二长短期记忆网络，得到第二用户嵌入与第二项目嵌入，包括： 利用所述注意力神经网络中的注意力超边聚合模块，聚合有关超边的信息，生成超边嵌入； 利用所述注意力神经网络中的注意力顶点聚合模块，聚合有关顶点的信息，生成顶点嵌入； 将所述超边嵌入与所述顶点嵌入经过第二长短期记忆网络，得到第二用户嵌入与第二项目嵌入。

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