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龍圖騰網獲悉清華大學深圳國際研究生院申請的專利一種基于多行為信息挖掘的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：CN119622100B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202411741581.4，技術領域涉及：G06F16/9535；該發明授權一種基于多行為信息挖掘的推薦方法是由李秀;翟晨昊設計研發完成，并于2024-11-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多行為信息挖掘的推薦方法在說明書摘要公布了：一種基于多行為信息挖掘的推薦方法，包括：首先，通過嵌入層處理將用戶和物品特征轉化為低維密集向量，為捕捉用戶行為模式提供基礎特征輸入。其次，利用組合優化圖卷積網絡COGCN對用戶行為模式進行捕捉，通過在行為前、行為中、行為后三個階段施加不同程度的約束，實現多行為融合。接著，通過分布擬合多專家網絡DFME協調不同任務之間的關系，利用對比學習適應性地對齊目標行為和輔助行為的分布，減少特征分布偏差。最后，通過門控機制聚合DFME的行為特定專家和擬合專家的輸出，形成多行為預測的最終結果，優化預測性能。本發明在真實世界的數據集上進行了全面實驗，驗證了其在多行為推薦中的優越性能，具有很好的商業價值和應用前景。

本發明授權一種基于多行為信息挖掘的推薦方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多行為信息挖掘的推薦方法，其特征在于，包括以下步驟： S1.嵌入層處理：將用戶和物品的特征通過嵌入層轉化為低維密集向量表示，為用戶行為模式的捕捉提供基礎特征輸入； S2.組合優化圖卷積網絡信息提取：利用組合優化圖卷積網絡COGCN，對用戶行為模式進行捕捉，通過在行為前、行為中、行為后三個階段施加不同程度的約束，實現多行為融合，其中：行為前約束通過聚合上游行為信息，為當前行為提供上下文；行為中約束通過限制當前行為的學習過程，防止下游行為信息的泄露，以捕獲復雜的用戶行為模式；行為后約束獨立輸出每種行為的表示以用于后續的多任務學習； S3.分布擬合多專家網絡任務協調：通過分布擬合多專家網絡DFME，協調不同任務之間的關系，包括：利用對比學習適應性地對齊目標行為和輔助行為的分布，減少特征分布偏差；分布擬合多專家網絡為每個任務定義行為特定專家和擬合專家，其中行為特定專家負責處理與特定行為相關的特征提取，而擬合專家通過圖卷積網絡細化每種行為的表示空間，對行為特征分布進行擬合，以減少不同行為之間的分布偏差，增強行為特征的提取和表示； S4.多行為預測：分布擬合多專家網絡DFME的行為特定專家和擬合專家的輸出通過門控機制聚合，形成多行為預測的最終結果，其中門控機制用于平衡不同專家的貢獻，優化預測性能，從而將COGCN提供的用戶行為模式的深度表示和DFME協調的任務關系和特征表示相結合，共同實現多行為預測，生成推薦結果。

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清華大學深圳國際研究生院，其通訊地址為：518071 廣東省深圳市南山區桃源街道麗水路2279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”。