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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京郵電大學(xué)申請的專利一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同過濾模型設(shè)計方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114266353B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09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?zhí)?專利號為：202111589057.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N3/0985；該發(fā)明授權(quán)一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同過濾模型設(shè)計方法是由石川;王貞儀設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-12-23向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同過濾模型設(shè)計方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同過濾模型設(shè)計方法，首先提出了一個統(tǒng)一的基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同過濾模型設(shè)計框架，在這個框架之上，我們定義了一個設(shè)計空間，并通過大量的實驗來評估它，獲得了有趣的發(fā)現(xiàn)，為模型設(shè)計提供了見解。在這些見解的指導(dǎo)下，本發(fā)明對原設(shè)計空間進行了壓縮，以獲得一個緊湊的空間，其中包含更高濃度的高性能模型。實驗表明，壓縮后的設(shè)計空間具有較高的質(zhì)量和較強的泛化能力。本發(fā)明首次嘗試對基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同過濾設(shè)計空間進行了剖析，這不僅加深了領(lǐng)域?qū)W者對模型不同設(shè)計維度的理解，也為推薦場景下的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法設(shè)計提供了一種新的范式。

本發(fā)明授權(quán)一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同過濾模型設(shè)計方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同過濾模型設(shè)計方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、提出基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同過濾模型統(tǒng)一設(shè)計框架，該框架包含初始化、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多組件和交互函數(shù)四個模塊； 初始化模塊通過嵌入矩陣ID查找將用戶和商品的獨熱ID投影成為稠密實值嵌入向量，即eu＝lookupIDu和ei＝lookupIDi，其中eu和ei分別為用戶u和商品i的初始嵌入； 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將用戶和商品的初始嵌入輸入到圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的傳播來更新嵌入表示，并結(jié)合各圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的輸出得到表示，過程如下： 其中，和分別代表用戶u和商品i經(jīng)過l層圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更新后的表示，m·代表編碼商品i到用戶u的消息流的消息函數(shù)，σ是激活函數(shù)，是用戶u的鄰居，f·是鄰居信息聚合方法，g·是經(jīng)過L層傳播后，聚合L+1個表示的層聚合函數(shù)； 多組件模塊通過將用戶和商品表示分解為多個組件，執(zhí)行K次獨立的嵌入過程，得到K個組件對應(yīng)表示為hu,1,hu,2,…,hu,K，將它們組合起來得到最終表示，如下所示： hu＝chu,1,hu,2,…,hu,K 其中，c·為組件聚合函數(shù)； 交互函數(shù)模塊執(zhí)行用戶-商品匹配，并預(yù)測用戶-商品對的評分，以反映用戶偏好，如下所示： 其中，p·為交互函數(shù)，預(yù)測用戶-商品對u,i的評分為 S2、基于以上的統(tǒng)一設(shè)計框架，提取多個設(shè)計維度，分別分布于四個模塊中，每個設(shè)計維度含有多個設(shè)計選擇，建立設(shè)計空間； S3、采用受控隨機搜索評估設(shè)計空間； S4、通過縮小設(shè)計維度的設(shè)計選擇來壓縮設(shè)計空間，產(chǎn)生性能良好的模型。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人北京郵電大學(xué)，其通訊地址為：100876 北京市海淀區(qū)西土城路10號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。