广东工业大学邓子瑶获国家专利权
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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于图协同过滤的知识图注意力网络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：CN116340648B 。
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：202310315798.8，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种基于图协同过滤的知识图注意力网络推荐方法是由邓子瑶;刘广聪设计研发完成，并于2023-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于图协同过滤的知识图注意力网络推荐方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于图协同过滤的知识图注意力网络推荐方法，该方法包括：构建推荐模型；所述构建推荐模型包括：构建推荐模型的协同过滤层；构建推荐模型的知识图注意力嵌入层；聚合推荐模型的协同过滤层和知识图注意力嵌入层，完成推荐模型；将用户输入推荐模型，输出预测的用户点击率。本发明能够利用用户和物品的协同过滤信息，计算出用户和物品在知识图谱中相关联的实体的注意力权重，从而使用户与对象之间、对象与对象之间的相似性得到了充分的挖掘。
本发明授权一种基于图协同过滤的知识图注意力网络推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图协同过滤的知识图注意力网络推荐方法，其特征在于，包括： 构建推荐模型； 所述构建推荐模型包括：构建推荐模型的协同过滤层； 构建推荐模型的知识图注意力嵌入层； 聚合推荐模型的协同过滤层和知识图注意力嵌入层，完成推荐模型； 将用户输入推荐模型，输出预测的用户点击率；所述构建推荐模型的协同过滤层包括： 构建用户-物品二部图，获取用户和物品的相关项目集和； 在相关项目集中获取用户和物品初始实体嵌入向量和； 将用户和物品初始实体嵌入向量和经过协同过滤转化为用户和物品的协同过滤向量和； 所述构建推荐模型的知识图注意力嵌入层包括： 构建用户-物品二部图，获取用户和物品的相关项目集和； 将用户和物品的相关项目集和通过物品和实体的对齐，转换为在知识图谱中传播的初始实体集和； 通过知识图中的用户项交互和知识关联传播协作信号，初始实体集多层递归之后得到用户和物品的表示和； 基于注意力机制生成实体的加权表示，用分层聚合机制得到用户和物品的知识图谱属性向量和。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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