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龍圖騰網(wǎng)獲悉山東科技大學(xué)申請的專利一種基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中多類多關(guān)系異質(zhì)圖的短視頻推薦方法獲國家發(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：CN120316358B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12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：202510822128.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/9535；該發(fā)明授權(quán)一種基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中多類多關(guān)系異質(zhì)圖的短視頻推薦方法是由段華;趙宇飛;董俊月設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-19向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中多類多關(guān)系異質(zhì)圖的短視頻推薦方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中多類多關(guān)系異質(zhì)圖的短視頻推薦方法，屬于短視頻推薦技術(shù)領(lǐng)域，包括如下步驟：步驟1、構(gòu)建面向多類多關(guān)系異質(zhì)圖的復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該模型包括結(jié)構(gòu)特征編碼模塊、帶權(quán)多關(guān)系路徑聚合模塊和特征融合模塊；步驟2、構(gòu)建損失函數(shù)以優(yōu)化訓(xùn)練面向多類多關(guān)系異質(zhì)圖的復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；步驟3、獲取當(dāng)前用戶的短視頻數(shù)據(jù)，輸入訓(xùn)練完成的面向多類多關(guān)系異質(zhì)圖的復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，生成個性化的短視頻推薦列表。本發(fā)明為用戶提供更加個性化、精準的短視頻推薦服務(wù)，有助于深入理解視頻的多樣性和獨特性，為用戶提供更加美好的觀看體驗。

本發(fā)明授權(quán)一種基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中多類多關(guān)系異質(zhì)圖的短視頻推薦方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中多類多關(guān)系異質(zhì)圖的短視頻推薦方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1、構(gòu)建面向多類多關(guān)系異質(zhì)圖的復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該模型包括結(jié)構(gòu)特征編碼模塊、帶權(quán)多關(guān)系路徑聚合模塊和特征融合模塊； 步驟2、構(gòu)建損失函數(shù)以優(yōu)化訓(xùn)練面向多類多關(guān)系異質(zhì)圖的復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型； 步驟3、獲取當(dāng)前用戶的短視頻數(shù)據(jù)，輸入訓(xùn)練完成的面向多類多關(guān)系異質(zhì)圖的復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，生成個性化的短視頻推薦列表； 所述步驟1中，面向多類多關(guān)系異質(zhì)圖的復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的工作過程為： 步驟1.1、構(gòu)建異質(zhì)圖，通過結(jié)構(gòu)特征編碼模塊得到每個路徑的結(jié)構(gòu)特征編碼； 步驟1.2、通過帶權(quán)多關(guān)系路徑聚合模塊聚合路徑鄰居，生成每個路徑的特征嵌入矩陣； 步驟1.3、通過特征融合模塊將路徑的結(jié)構(gòu)特征編碼與特征嵌入矩陣結(jié)合，形成路徑的結(jié)構(gòu)嵌入，然后，利用圖級注意力機制對不同路徑下的節(jié)點特征進行融合，生成最終的特征嵌入表示； 所述步驟1.1的具體過程為： 步驟1.1.1、結(jié)合圖著色過程、四色定理和獨熱編碼，為異質(zhì)圖中的每個路徑生成顏色特征編碼； 步驟1.1.2、生成序列特征編碼； 步驟1.1.3、將顏色特征編碼與序列特征編碼結(jié)合，得到結(jié)構(gòu)特征編碼； 所述步驟1.1.1的具體過程為： 步驟1.1.1.1、基于圖著色過程為異質(zhì)圖中每個節(jié)點進行顏色編碼；圖著色過程為： 1； 其中，為對異質(zhì)圖的顏色編碼；是著色函數(shù)； 步驟1.1.1.2、按照四色定理賦予節(jié)點顏色特征，具體為：如果，則，為第個節(jié)點和第個節(jié)點之間的邊；為異質(zhì)圖中節(jié)點相連的路徑集合；和分別是第個節(jié)點和第個節(jié)點著色后的顏色特征； 步驟1.1.1.3、生成顏色特征編碼；具體過程為： 首先，對每個路徑進行顏色編碼： 2； 其中，為第個路徑的顏色編碼；第1個節(jié)點是的頭結(jié)點，第個節(jié)點是的尾結(jié)點，是拼接操作； 由于異質(zhì)圖中有種顏色，所以使用獨熱編碼為每個路徑的不同顏色生成顏色編碼，得到，； 然后，通過卷積的形式捕獲每個路徑的顏色特征編碼： 3； 其中，是第個路徑的顏色特征編碼；是的鄰接矩陣；是擴充后的顏色編碼矩陣；是可學(xué)習(xí)的參數(shù)矩陣；是目標類型節(jié)點數(shù)量； 所述步驟1.1.2的具體過程為： 首先，對每個路徑進行序列編碼： 4； 其中，為第個路徑的序列編碼；是第個節(jié)點類型的編碼；是異質(zhì)圖中的總節(jié)點數(shù)量； 然后，根據(jù)序列編碼，獲得每個路徑的序列特征編碼： 5； 其中，是第個路徑的序列特征編碼； 所述步驟1.1.3的公式為： 6； 其中，是第個路徑的結(jié)構(gòu)特征編碼； 所述步驟1.2的具體過程為： 步驟1.2.1、假定第個路徑的起始節(jié)點分別為和，通過平衡策略來保留邊數(shù)量的差異性；邊權(quán)值計算表示為： 7； 其中，表示第個節(jié)點與下的所有鄰居節(jié)點間的邊權(quán)值；表示在下第個節(jié)點與第個節(jié)點之間邊的數(shù)量； 定義為第個路徑下所有節(jié)點間的邊權(quán)值矩陣，則在路徑集合下有邊權(quán)矩陣集合，其中表示路徑的數(shù)量，為第個路徑；為第個路徑下所有節(jié)點間的邊權(quán)值矩陣； 步驟1.2.2、將每個節(jié)點自身的邊權(quán)值設(shè)定為所連節(jié)點中的最大邊權(quán)值，并按路徑長度對邊權(quán)值進行歸一化，公式為： 8； 9； 其中，是邊權(quán)值矩陣的對角線元素；為極大值函數(shù)；為第個路徑下歸一化的邊權(quán)值矩陣；為路徑長度計算函數(shù)；是利用長度對歸一化后的結(jié)果； 步驟1.2.3、獲得邊權(quán)值矩陣后，通過邊權(quán)值聚合第個路徑上的節(jié)點特征，得到特征嵌入矩陣： 10； 11； 其中，是節(jié)點的初始特征矩陣，為初始特征維度；是經(jīng)過特征投影后的特征矩陣，為降維后的特征維度；是特征轉(zhuǎn)換矩陣；是可學(xué)習(xí)的參數(shù)矩陣；是第個路徑的特征嵌入矩陣；是激活函數(shù)。

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