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龙图腾网获悉兰州交通大学申请的专利一种顾及社交信息的图神经网络微地图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：CN118427458B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202410451537.3，技术领域涉及：G06F16/9537；该发明授权一种顾及社交信息的图神经网络微地图推荐方法是由闫浩文;马文骏;李精忠;王卓;王小龙;杨绮丽设计研发完成，并于2024-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种顾及社交信息的图神经网络微地图推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种顾及社交信息的图神经网络微地图推荐方法，包括:首先，模型将用户之间的社交联系、用户与项目之间的互动以及项目之间的关系，构建为一个包含多种类型关系的协作异质图；接着，通过记忆增强和信息聚合模块来提炼和强化这些关系数据，使得每个用户和项目的特征更加鲜明和区分开，并通过多层神经网络和注意力机制提取嵌入特征；进而，利用嵌入特征来进行特定类型的信息解耦，以及解耦后的信息传播；最后，通过活函数、层归一化、残差连接、连接操作等，整合所有信息，利用对比学习来进一步优化和细化这些特征，从而生成个性化的微地图推荐结果。

本发明授权一种顾及社交信息的图神经网络微地图推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种顾及社交信息的图神经网络微地图推荐方法，包括准备工作、模型训练和微地图推荐三部分： 准备工作步骤如下： S1：将所有模型参数初始化，为接下来的训练过程做准备; S2：利用给定的用户-项目互动矩阵、用户社交矩阵，以及关系矩阵构建一个包含多种关系的协作异质图G，； 模型训练步骤如下： S3：开始训练本发明模型，并为此设定一个迭代周期数T； 对于图G中的每一层，迭代如下操作： S4：对于图中的每一条边，基于内存增强的编码器计算传播信息定义为： 1 其中，是与第个内存单元关联的权重矩阵，、分别是目标节点与源节点的嵌入，为偏置项，且； S5：对于每个用户节点，根据其社交和项目关系聚合信息，更新用户的嵌入特征； S6：对于每个项目节点，依据项目节点间的关联关系，更新微地图嵌入； S7：对于每种类型的关系，更新关系嵌入特征； S8：在每一层的计算结束后，通过层归一化和自注意力机制进一步细化嵌入特征 S9：进行跨层嵌入特征的聚合，以获得用户的综合特征表示 S10：通过对比学习损失使用聚合后的特征计算训练批次的损失函数，定义为： 2 其中，是经过神经网络编码后的嵌入，是与v正相关的正样本的嵌入，是选定的正、负样本集合，是温度参数； S11：根据损失函数更新模型参数； S12：经过设定的训练周期后，算法返回经过训练的模型参数； 微地图推荐步骤如下： S13：对于每个用户，模型会考虑他们的嵌入特征和所有可能项目的嵌入特征； S14：根据得分函数，来计算用户和每个项目之间的亲和力得分，得分越高，表示用户对该项目的偏好越大； S15：根据计算出的亲和力得分，为每个用户排序所有项目，取得分最高的一部分项目作为推荐； S16：引入目标注意力机制，评估用户对特定项目的重视程度，并通过多层感知机集成从对比学习与注意力机制中获得的特征,实现最终的推荐输出。

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