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龍圖騰網獲悉中國計量大學申請的專利一種基于圖注意力網絡的客戶定制偏好特征挖掘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：CN115456712B 。

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：202211069199.4，技術領域涉及：G06Q30/0601；該發明授權一種基于圖注意力網絡的客戶定制偏好特征挖掘方法是由徐新勝;肖詩雨;曹立;杜文;呂品;李孝祿;楊維學;劉仙山;葛江勤;谷夢瑤設計研發完成，并于2022-09-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于圖注意力網絡的客戶定制偏好特征挖掘方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于圖注意力網絡的客戶定制偏好特征挖掘方法。通過收集客戶定制產品過程中的行為數據流，構建客戶定制行為節點圖，將節點圖輸入構建的GATGraphAttentionNetwork模型進行訓練直至模型泛化能力合格，利用訓練好的GAT模型挖掘待測客戶定制偏好特征。本發明利用圖注意力網絡進行客戶定制偏好特征挖掘，既考慮了客戶定制行為數據的空間特性，又考慮了客戶定制產品時注意力分布的局部特性。通過輸出節點特征集將客戶定制偏好特征表示為低維向量，有效地挖掘客戶的個性化需求信息。

本發明授權一種基于圖注意力網絡的客戶定制偏好特征挖掘方法在權利要求書中公布了：1.一種基于圖注意力網絡的客戶定制偏好特征挖掘方法，其特征在于，所述方法包括： 根據實際的產品定制流程，利用第三方用戶行為分析軟件Morae，收集客戶在定制產品過程中的行為數據流，根據收集到的客戶定制行為數據流，篩選出各配置項對應的深度DP和廣度W，結合產品定制系統結構，構建客戶定制行為節點圖，具體包括： 定義客戶定制行為數據的深度DP和廣度W，節點的深度DP即節點到根節點n0的長度，表示該節點對節點圖所表達內涵的深度貢獻的程度，廣度W表示與當前節點同一深度的節點個數，包括本節點，表示該節點對節點圖所表達內涵的廣度貢獻的程度，其中， DPi＝ni→n0min,i∈N 式中，ni表示第i個節點，n0為根節點，總節點數為N；ni→n0min表示第i個節點到根節點的最短路徑；表示與第i個節點相同深度DP的節點數，包括第i個節點； 構建客戶定制行為節點圖G＝V,E,A，其中： V＝{v1,…,vi,…,vn}為各配置項的節點矩陣，每個節點vi代表一個配置項，節點vi的特征向量表示為 E＝{e1,2,…,ei,j,...,en-1,n}表示配置項之間是否存在點擊關系的邊矩陣E，ei,j表示節點i與j之間的邊； A＝aijN×N∈RN×N是包含定制行為節點圖拓撲信息的鄰接矩陣，注意力系數aij表示節點j對節點i的重要程度； 引入Attention注意力機制，對客戶定制節點圖上所有節點的鄰近節點特征進行加權求和，構建GATGraphAttentionNetwork模型，在構建客戶定制行為節點圖的基礎上，劃分定制行為節點圖訓練集和測試集，訓練和評估所構建的GAT模型，具體包括： a.將數據集中的訓練集輸入構建好的GAT模型，進行模型參數更新； b.模型參數更新完成后再輸入測試集進行測試，尋找最佳的模型，評估模型泛化能力； c.采用交叉熵損失函數進行模型泛化能力評估； 將待測客戶定制產品的行為數據輸入訓練好的GAT模型，得到待測樣本的節點特征集，并據此判斷客戶定制偏好特征，具體包括： 利用訓練好的GAT模型，對待測客戶定制行為數據流進行定制偏好特征挖掘，得到描述客戶定制偏好特征行為的基本參量，從而分析客戶定制偏好特征； 根據得到的客戶定制偏好特征，及時調整提供給客戶的產品定制系統，客戶感興趣的配置內容提供更多信息，客戶不感興趣的內容則減少其配置項。

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中國計量大學，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市錢塘區學源街258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”。