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龍圖騰網獲悉鄭州大學申請的專利面向序列化推薦的圖耦合時間間隔網絡研究獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116701766B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310749773.9，技術領域涉及：G06F16/9535；該發明授權面向序列化推薦的圖耦合時間間隔網絡研究是由吳賓;時天任;孫中川;梁慧丹;葉陽東設計研發完成，并于2023-06-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本面向序列化推薦的圖耦合時間間隔網絡研究在說明書摘要公布了：近年Transformer框架和圖神經網絡引起了學術界和工業界的極大關注，一些研究者借助Transformer框架和原始的用戶?物品交互圖以改善用戶表征學習過程。為了提高序列化推薦的準確性，本發明進一步將類別信息視作一種新的類型節點，通過這種方式在用戶?物品?類別三部圖中顯式地編碼協作信號；與此同時，為了顯式利用時間間隔信息來輔助預測下一個物品，本發明公開一種時間間隔敏感的自注意力機制，以捕捉近期行為與目標物品之間的時間間隔信息。結合實際場景，為消除協作信息與序列信息之間語義鴻溝問題，本發明公開了一種個性化的門控策略，區分不同場景下各模塊的貢獻度。

本發明授權面向序列化推薦的圖耦合時間間隔網絡研究在權利要求書中公布了：1.一種基于圖耦合時間間隔網絡的序列化推薦方法，其特征在于， 1關注序列化推薦中的用戶長短期興趣建模過程，利用物品類別信息和時間間隔信息共同探索對下一個物品預測的重要性； 2設計了一種個性化的門控策略，用于區分不同推薦場景下各模塊的貢獻度，提升模型預測準確率 3該方法由以下4個模塊組成： ①數據輸入模塊：將用戶、物品、類別的ID映射到一個D維向量空間，得到用戶、物品、類別三個表征矩陣： ②類別感知的圖傳播模塊： 步驟1：對于每個用戶-物品-類別三元組u,c,i，第k層從用戶u到物品i的消息傳播規則以及物品i到用戶u的消息傳播規則分別為： 步驟2：采用平均加權來生成每個用戶和物品節點的最終表征： ③時間間隔敏感的自注意力機制： 步驟1：選取用戶最近L次交互構成行為序列將用戶表征向量注入到矩陣Ou中，得到個性化表征矩陣 步驟2：假定當前時間戳是Tt u，訪問物品的時間為則兩者之間的時間間隔特征為： 步驟3：將時間間隔特征注入到矩陣中得到時間間隔感知的表征矩陣 步驟4：將轉換為三個矩陣，即查詢矩陣R、鍵矩陣K和值矩陣V： 步驟5：將R,K,V輸入到注意力操作中： 步驟6：運用前向反饋層來探索不同因素之間的相互作用： F＝FFNS＝ReLUSW′+b′W″+b″ 步驟7：執行b次注意力層和前向反饋層： Sb＝SAFb-1，Fb＝FFNSb ④模型預測： 步驟1：用戶的短期興趣表示為： 步驟2：用戶u在時刻t的表征為： 步驟3：計算得出用戶u在時刻t訪問物品i的可能性：。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人鄭州大學，其通訊地址為：450000 河南省鄭州市高新技術開發區科學大道100號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。