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龍圖騰網獲悉大連工業大學申請的專利融合知識圖譜與關系感知對比學習的冷啟動推薦方法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：CN115905722B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202211428670.4，技術領域涉及：G06F16/9536；該發明授權融合知識圖譜與關系感知對比學習的冷啟動推薦方法是由張堯;李姝;劉文華;王明偉;趙秀君;張文超設計研發完成，并于2022-11-15向國家知識產權局提交的專利申請。

本融合知識圖譜與關系感知對比學習的冷啟動推薦方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種融合知識圖譜與關系感知對比學習的冷啟動推薦方法，首先根據獲取的用戶?物品二部圖和知識圖譜構建協同關系圖，再使用節點dropout或關系dropout進行數據增強，生成兩個協同關系圖的子圖；對物品節點使用自適應鄰居聚合器，根據其鄰居節點的類型分配不同注意力并聚合鄰居信息得到高階表示，將各階表示串聯得到最終的物品嵌入；用戶節點通過聚合其自身信息和鄰居信息得到高階表示，將各階表示串聯得到最終的用戶嵌入；使用對比學習訓練兩種子圖的節點嵌入提高最終節點嵌入質量；將用戶嵌入和物品嵌入做內積以預測推薦評分，最后將點擊概率最高的n個未交互物品推薦給用戶，可有效解決用戶及物品的冷啟動問題。

本發明授權融合知識圖譜與關系感知對比學習的冷啟動推薦方法在權利要求書中公布了：1.融合知識圖譜與關系感知對比學習的冷啟動推薦方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1.獲取用戶-物品二部圖G1＝{u,i|u∈U,i∈I}和知識圖譜G2＝{h,r,t|h,t∈ε,r∈R}，根據G1和G2生成構建協同關系圖g＝{h,r,t|h,t∈ε′,r∈R′}； 所述二部圖G1中，u,i表示用戶u與物品i有過交互，U＝{u1,u2,…,u|U|}表示用戶集合，I＝{i1,i2,…,i|I|}表示物品集合，知識圖譜G2中，ε＝{e1,e2,…,e|ε|}表示實體集合，R＝{r1,r2,…,r|R|}表示關系集合；其中，ε′＝ε∪U,R′＝R∪{交互},|U|表示用戶的總數量，|I|表示物品的總數量，|ε|表示實體的總數量，|R|表示關系的總數量；在協同關系圖g中使用TransR學習每個實體節點和關系節點的嵌入，其訓練關系如下： 其中，eh,er,et分別表示頭實體，關系實體，尾實體嵌入，Wr是基于關系r的變換矩陣； 步驟2.在協同關系圖上分別使用節點dropout或關系dropout進行數據增強，生成兩個協同關系圖的子圖s1,s2： sεg＝M1⊙ε′,R′2 sRg＝ε′,M2⊙R′3 式2和式3分別對應節點dropout方法和關系dropout方法，其中，M1,M2分別表示兩種dropout方法的遮蔽向量，任選其中一種方法執行兩次得到兩個協同關系圖的兩個子圖，分別表示為s1,s2； 步驟3.對物品節點使用自適應鄰居聚合器，根據其鄰居節點的類型分配不同注意力，并聚合鄰居信息，得到高階表示，將各階表示串聯得到最終的物品嵌入； 使用和分別表示物品i的實體鄰居和用戶鄰居，表示物品i的所有鄰居信息，其計算方式如下： 其中，Wk,Wr分別表示實體鄰居和用戶鄰居的注意力權重；得到物品的鄰居信息后，根據物品自身的低階表示和鄰居信息得到物品的高階表示，其具體方式如下： 其中，W1,W2為可訓練轉換矩陣，LeakyReLU為激活函數；串聯物品的各階表示，得到最終的物品嵌入： 其中，L表示最高階； 步驟4.用戶節點通過聚合其自身信息和鄰居信息得到高階表示，將各階表示串聯得到最終的用戶嵌入； 使用Nu表示用戶u的鄰居集合，表示用戶u的鄰居信息，其計算方式為： 其中，Wo為可訓練權重，由于用戶節點的鄰居僅有物品節點，因此該權重可以表示為物品i對用戶u的重要程度；類似于物品節點，用戶節點的高階表示也根據其低階表示和鄰居信息得到： 最后串聯用戶的各階表示買得到最終的用戶嵌入： 其中，L表示最高階； 步驟5.使用對比學習訓練兩種子圖的節點嵌入，提高最終節點嵌入質量； 通過步驟2，我們得到了兩個協同關系圖g的子圖s1,s2，分別在這兩個子圖上通過步驟3和步驟4可以為每一個節點x生成兩個嵌入使用如下方式訓練以提高節點嵌入質量： 其中，sim.計算兩個嵌入之間的相似度，τ表示一個在softmax用溫度做表示的超參數； 步驟6.利用公式11對用戶嵌入和物品嵌入進行點積計算，得出用戶u對物品i的點擊概率： 計算完成后，將點擊概率最高的n個未交互物品推薦給該用戶。

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