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龙图腾网获悉广东省智能科学与技术研究院申请的专利跨境推荐图神经网络的模型训练方法、推荐方法及系统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：CN121562737B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202610071316.2，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权跨境推荐图神经网络的模型训练方法、推荐方法及系统是由谭志忠;张福波;龚得权;万炫辰;陈亭伊;汪谷霖设计研发完成，并于2026-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本跨境推荐图神经网络的模型训练方法、推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及图神经网络技术领域，尤其涉及跨境推荐图神经网络的模型训练方法、推荐方法及系统。该模型训练方法训练的跨境推荐模型用于生成所述目标对象和所述目标项目的特征表示，所述跨境推荐模型聚合目标对象的二阶项目邻居的第一嵌入向量，所述二阶项目邻居通过隐式关联对象连接所述目标对象，以及聚合目标项目的二阶对象邻居的第二嵌入向量，所述二阶对象邻居通过隐式关联项目连接所述目标项目。本申请提出新的隐式关系聚合约束，增强在对象非重叠的跨境场景下，从稀疏和隔离的本地数据中学习到可泛化表征的能力，使得各个客户端形成参数空间分布高度重叠的跨境推荐模型，使在服务端聚合的全局模型的参数能够收敛。

本发明授权跨境推荐图神经网络的模型训练方法、推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种跨境推荐图神经网络的模型训练方法，其特征在于，应用于联邦学习的客户端，所述方法包括： 基于目标对象的历史交互记录确定对象交互序列，基于目标项目的历史交互记录确定项目交互序列； 通过所述对象交互序列和所述项目交互序列构建动态二分图谱，所述动态二分图谱包括对应N个时间步的二分图，N为大于或等于1的整数； 构建或更新跨境推荐模型，所述跨境推荐模型在所述动态二分图谱上传递信息过程中，聚合所述目标对象的二阶项目邻居的第一嵌入向量，所述二阶项目邻居通过隐式关联对象连接所述目标对象，以及聚合所述目标项目的二阶对象邻居的第二嵌入向量，所述二阶对象邻居通过隐式关联项目连接所述目标项目； 基于训练三元组和所述动态二分图谱对所述跨境推荐模型进行训练，并将模型更新数据发送到服务端，以使服务端根据若干个客户端的所述跨境推荐模型确定全局模型； 通过所述对象交互序列和所述项目交互序列构建动态二分图谱，具体包括： 将所述对象交互序列中的每一个交互行为转化为对象稠密向量，根据时间衰减对所述对象稠密向量进行嵌入，得到所述目标对象的嵌入表示； 将所述项目交互序列中的每一个交互行为转化为项目稠密向量，根据时间衰减对所述项目稠密向量进行嵌入，得到所述目标项目的嵌入表示； 根据所述目标对象的嵌入表示和所述目标项目的嵌入表示，构建所述动态二分图谱； 所述跨境推荐模型设置有GNN模块和感知模块； 所述基于训练三元组和所述动态二分图谱对所述跨境推荐模型进行训练，具体包括： 通过交互评分标签编码所述训练三元组，通过所述动态二分图谱确定邻接矩阵； 将编码后的所述训练三元组和所述邻接矩阵输入所述跨境推荐模型；其中，所述GNN模块沿着第一元路径，聚合所述目标对象的二阶项目邻居的第一嵌入向量，得到目标对象特征表示；所述GNN模块沿着第二元路径，聚合所述目标项目的二阶对象邻居的第二嵌入向量，得到目标项目特征表示；所述感知模块根据所述目标对象特征表示和所述目标项目特征表示预测交互评分； 根据所述交互评分标签和所述交互评分确定的预测损失，更新所述跨境推荐模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东省智能科学与技术研究院，其通讯地址为：519000 广东省珠海市横琴新区环岛北路2515号1单元2304室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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