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龍圖騰網(wǎng)獲悉內(nèi)蒙古大學(xué)申請的專利一種基于超圖卷積的多尺度時空感知推薦方法及系統(tǒng)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：CN119903237B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23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：202411988192.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/9535；該發(fā)明授權(quán)一種基于超圖卷積的多尺度時空感知推薦方法及系統(tǒng)是由王煒華;張雷;韓冬;飛龍;高光來設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-12-30向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于超圖卷積的多尺度時空感知推薦方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于超圖卷積的多尺度時空感知推薦方法及系統(tǒng)，涉及社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的推薦領(lǐng)域，該方法包括：獲取樣本用戶簽到數(shù)據(jù)，對所述樣本用戶簽到數(shù)據(jù)進(jìn)行時間尺度分割，得到樣本多尺度簽到序列數(shù)據(jù)，以用戶的簽到點(diǎn)為節(jié)點(diǎn)，以時間尺度為超邊，構(gòu)建各時間尺度下的超圖；采用超圖的節(jié)點(diǎn)特征和超邊特征，對推薦模型進(jìn)行訓(xùn)練；推薦模型利用超圖卷積和注意力機(jī)制，以節(jié)點(diǎn)損失和超邊損失為約束，對節(jié)點(diǎn)特征和超邊特征進(jìn)行更新，基于更新后的節(jié)點(diǎn)特征和超邊特征，進(jìn)行多尺度時空信息交互融合，得到預(yù)測推薦結(jié)果，以交叉熵?fù)p失作為預(yù)測評估約束；采用訓(xùn)練好的推薦模型，對待預(yù)測信息進(jìn)行預(yù)測，本申請?zhí)嵘送扑]的準(zhǔn)確性和個性化程度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于超圖卷積的多尺度時空感知推薦方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于超圖卷積的多尺度時空感知推薦方法，其特征在于，所述基于超圖卷積的多尺度時空感知推薦方法包括： 獲取樣本用戶簽到數(shù)據(jù)；所述樣本用戶簽到數(shù)據(jù)包括用戶信息、用戶訪問的簽到點(diǎn)的時空信息；所述時空信息包括簽到點(diǎn)的地理信息和簽到時間信息； 對所述樣本用戶簽到數(shù)據(jù)進(jìn)行時間尺度分割，得到樣本多尺度簽到序列數(shù)據(jù)；所述樣本多尺度簽到序列數(shù)據(jù)包括不同尺度下的子序列；每一子序列包括若干簽到點(diǎn)的時空信息； 以用戶的簽到點(diǎn)作為節(jié)點(diǎn)，以時間尺度作為超邊，根據(jù)所述樣本多尺度簽到序列數(shù)據(jù)構(gòu)建每一時間尺度下的超圖；所述超圖中節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)特征包括用戶信息和簽到點(diǎn)的時空信息；所述超邊的超邊特征由所連接若干節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)特征構(gòu)成； 采用所述超圖的節(jié)點(diǎn)特征和超邊特征，對推薦模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的推薦模型，具體包括： 對于每一時間尺度，基于每個節(jié)點(diǎn)的特征向量，采用聚合節(jié)點(diǎn)相似語義信息的操作，更新超邊特征，得到超邊的聚合后特征信息；將超邊的聚合后特征信息作為超邊的超邊特征； 基于超邊的聚合后特征信息，對節(jié)點(diǎn)及對應(yīng)超邊的語義相似度進(jìn)行約束，構(gòu)建節(jié)點(diǎn)約束損失函數(shù)和超邊損失函數(shù)； 利用超圖卷積和注意力機(jī)制，以聯(lián)合約束為損失，對節(jié)點(diǎn)特征和超邊特征進(jìn)行更新，得到更新后的節(jié)點(diǎn)特征和更新后的超邊特征； 基于更新后的節(jié)點(diǎn)特征和更新后的超邊特征，進(jìn)行多尺度時空信息交互融合，得到預(yù)測推薦結(jié)果； 根據(jù)每一批次的預(yù)測推薦結(jié)果計算損失函數(shù)值； 利用損失函數(shù)值，對推薦模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的推薦模型；所述推薦模型，利用超圖卷積和注意力機(jī)制，以聯(lián)合約束為損失，對節(jié)點(diǎn)特征和超邊特征進(jìn)行更新，得到更新后的節(jié)點(diǎn)特征和更新后的超邊特征；基于更新后的節(jié)點(diǎn)特征和更新后的超邊特征，進(jìn)行多尺度時空信息交互融合，得到預(yù)測推薦結(jié)果；所述聯(lián)合約束由節(jié)點(diǎn)約束損失函數(shù)和超邊損失函數(shù)構(gòu)成；所述預(yù)測推薦結(jié)果包括預(yù)測推薦點(diǎn)的位置信息； 采用訓(xùn)練好的推薦模型，對待預(yù)測信息進(jìn)行預(yù)測，得到待預(yù)測時刻的目標(biāo)預(yù)測推薦結(jié)果，具體包括： 獲取待預(yù)測信息；所述待預(yù)測信息包括用戶信息、用戶訪問的簽到點(diǎn)的地理信息和待預(yù)測時刻的時間信息； 將所述待預(yù)測信息輸入至訓(xùn)練好的推薦模型中，得到若干預(yù)測推薦點(diǎn)的預(yù)測分?jǐn)?shù)； 對所有預(yù)測推薦點(diǎn)的偏好分?jǐn)?shù)按從大到小進(jìn)行排序，將排在前設(shè)定數(shù)量個的預(yù)測推薦點(diǎn)確定為待預(yù)測時刻的目標(biāo)預(yù)測推薦結(jié)果。

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