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          河南大學(xué)丁爽獲國(guó)家專利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉河南大學(xué)申請(qǐng)的專利在線社交網(wǎng)絡(luò)中基于自我中心網(wǎng)絡(luò)的推薦評(píng)分預(yù)測(cè)方法和系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN116561444B

          龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為:202310598208.7,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06F16/9536;該發(fā)明授權(quán)在線社交網(wǎng)絡(luò)中基于自我中心網(wǎng)絡(luò)的推薦評(píng)分預(yù)測(cè)方法和系統(tǒng)是由丁爽;李美穎設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2023-05-19向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

          在線社交網(wǎng)絡(luò)中基于自我中心網(wǎng)絡(luò)的推薦評(píng)分預(yù)測(cè)方法和系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了:本發(fā)明提供一種在線社交網(wǎng)絡(luò)中基于自我中心網(wǎng)絡(luò)的推薦評(píng)分預(yù)測(cè)方法和系統(tǒng)。該方法包括:將用戶社交信任數(shù)據(jù)和用戶對(duì)物品的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)存儲(chǔ)為圖結(jié)構(gòu),記作社交推薦圖;預(yù)處理社交推薦圖以得到用戶節(jié)點(diǎn)初始特征、物品節(jié)點(diǎn)初始特征和評(píng)分初始特征;對(duì)于任一用戶節(jié)點(diǎn),基于該用戶節(jié)點(diǎn)的自我中心網(wǎng)絡(luò)提取得到該用戶節(jié)點(diǎn)的社交信任特征和物品偏好特征,對(duì)二者融合得到該用戶節(jié)點(diǎn)的用戶特征;對(duì)于任一物品節(jié)點(diǎn),利用該物品節(jié)點(diǎn)的用戶鄰居節(jié)點(diǎn),提取得到該物品節(jié)點(diǎn)的物品特征;針對(duì)不存在評(píng)價(jià)關(guān)系的用戶節(jié)點(diǎn)與物品節(jié)點(diǎn)組成的節(jié)點(diǎn)對(duì),根據(jù)該用戶節(jié)點(diǎn)的用戶特征和該物品節(jié)點(diǎn)的物品特征,得到評(píng)分預(yù)測(cè)結(jié)果。

          本發(fā)明授權(quán)在線社交網(wǎng)絡(luò)中基于自我中心網(wǎng)絡(luò)的推薦評(píng)分預(yù)測(cè)方法和系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了:1.在線社交網(wǎng)絡(luò)中基于自我中心網(wǎng)絡(luò)的推薦評(píng)分預(yù)測(cè)方法,其特征在于,包括: 步驟1:將用戶社交信任數(shù)據(jù)和用戶對(duì)物品的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)存儲(chǔ)為圖結(jié)構(gòu),并將該圖結(jié)構(gòu)記作社交推薦圖;具體包括:抽取社交網(wǎng)絡(luò)中用戶間信任關(guān)系,以及用戶對(duì)物品的評(píng)分,構(gòu)建社交推薦圖;其中,表示用戶,表示物品;表示用戶對(duì)有直接聯(lián)系,即直接信任關(guān)系;其中,是弧尾節(jié)點(diǎn),是弧頭節(jié)點(diǎn);表示用戶對(duì)物品的評(píng)價(jià)關(guān)系;表示用戶對(duì)物品的評(píng)分; 步驟2:預(yù)處理社交推薦圖以得到用戶節(jié)點(diǎn)初始特征、物品節(jié)點(diǎn)初始特征和評(píng)分初始特征; 步驟3:對(duì)于任一用戶節(jié)點(diǎn),基于該用戶節(jié)點(diǎn)的自我中心網(wǎng)絡(luò)提取得到該用戶節(jié)點(diǎn)的社交信任特征和物品偏好特征;步驟3中,所述的基于該用戶節(jié)點(diǎn)的自我中心網(wǎng)絡(luò)提取得到該用戶節(jié)點(diǎn)的社交信任特征具體包括: 步驟3.1:按照公式(1)采用GCN有向圖卷積得到用戶節(jié)點(diǎn)的社交信任特征; (1) 其中,表示的弧頭鄰居節(jié)點(diǎn)集合,是的弧尾鄰居節(jié)點(diǎn)集合,表示的特征,表示線性函數(shù),表示連接操作; 步驟3.2:按照公式(2)采用GCN逐層迭代卷積操作,對(duì)用戶節(jié)點(diǎn)的低階社交信任特征進(jìn)行迭代挖掘,得到用戶節(jié)點(diǎn)的高階社交信任特征; (2) 其中,l表示迭代次數(shù),表示的第l-1次迭代得到的特征; 步驟4:對(duì)于任一用戶節(jié)點(diǎn),對(duì)該用戶節(jié)點(diǎn)的社交信任特征和物品偏好特征進(jìn)行融合得到該用戶節(jié)點(diǎn)的用戶特征; 步驟5:對(duì)于任一物品節(jié)點(diǎn),利用該物品節(jié)點(diǎn)的鄰居用戶節(jié)點(diǎn),提取得到該物品節(jié)點(diǎn)的物品特征; 步驟6:針對(duì)不存在評(píng)價(jià)關(guān)系的用戶節(jié)點(diǎn)與物品節(jié)點(diǎn)組成的節(jié)點(diǎn)對(duì),根據(jù)該用戶節(jié)點(diǎn)的用戶特征和該物品節(jié)點(diǎn)的物品特征,得到該用戶節(jié)點(diǎn)對(duì)該物品節(jié)點(diǎn)的評(píng)分預(yù)測(cè)結(jié)果。

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