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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路徑增強的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電影推薦方法獲國家發(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：CN119474551B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-20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：202510053707.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/9535；該發(fā)明授權(quán)一種基于路徑增強的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電影推薦方法是由段華;王釋鐸;趙宇飛設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-01-14向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于路徑增強的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電影推薦方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于路徑增強的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電影推薦方法，屬于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，包括如下步驟：步驟1、構(gòu)建多關(guān)系分類聚合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該模型包括同類型聚合模塊、跨類型聚合模塊及跨類別特征聚合層；步驟2、構(gòu)建損失函數(shù)優(yōu)化訓(xùn)練多關(guān)系分類聚合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；步驟3、獲取當(dāng)前用戶的電影數(shù)據(jù)，輸入訓(xùn)練完成的多關(guān)系分類聚合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，生成個性化的電影推薦列表。本發(fā)明為用戶提供更加個性化、精準(zhǔn)的電影推薦服務(wù)，有助于深入理解電影的層次性，為電影愛好者提供更加美好的觀影體驗。

本發(fā)明授權(quán)一種基于路徑增強的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電影推薦方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于路徑增強的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電影推薦方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟1、構(gòu)建多關(guān)系分類聚合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該模型包括同類型聚合模塊、跨類型聚合模塊及跨類別特征聚合層；步驟2、構(gòu)建損失函數(shù)優(yōu)化訓(xùn)練多關(guān)系分類聚合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；步驟3、獲取當(dāng)前用戶的電影數(shù)據(jù)，輸入訓(xùn)練完成的多關(guān)系分類聚合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，生成個性化的電影推薦列表；所述步驟1中，多關(guān)系分類聚合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的工作過程如下：步驟1.1、構(gòu)建包含若干條元關(guān)系路徑的雙類型多關(guān)系異質(zhì)圖；元關(guān)系路徑分為兩種，分別為：同類型元關(guān)系路徑和跨類型元關(guān)系路徑；同類型元關(guān)系路徑指一條路徑中，只存在一種實體；跨類型元關(guān)系路徑指一條路徑中，存在兩種及以上實體；根據(jù)每條元關(guān)系路徑的鄰接矩陣，計算每條元關(guān)系路徑的度值： 其中，為第m條元關(guān)系路徑Φm的度值；定義為Φm的鄰接矩陣，定義di,j表示中第i行第j列的元素，第i行對應(yīng)第i個目標(biāo)節(jié)點，第j列對應(yīng)第j個目標(biāo)節(jié)點；若第i個目標(biāo)節(jié)點和第j個目標(biāo)節(jié)點之間存在邊時，則對應(yīng)設(shè)置中第i行第j列的元素dij＝1，否則dij＝0；|N|表示所有目標(biāo)節(jié)點v的數(shù)量；N表示由所有目標(biāo)節(jié)點v構(gòu)成的集合；步驟1.2、同類型聚合模塊中采用了同類型節(jié)點關(guān)聯(lián)過濾器，通過同類型節(jié)點關(guān)聯(lián)過濾器對所有元關(guān)系路徑進行過濾得到所有的同類型元關(guān)系路徑，并將所有的同類型元關(guān)系路徑劃分成同類型緊密耦合路徑和同類型松散耦合路徑，計算得到同類型元關(guān)系路徑中目標(biāo)節(jié)點的最終特征表示；步驟1.3、跨類型聚合模塊中采用了跨類型節(jié)點關(guān)聯(lián)過濾器，通過跨類型節(jié)點關(guān)聯(lián)過濾器對所有元關(guān)系路徑進行過濾得到所有的跨類型元關(guān)系路徑，并將所有的跨類型元關(guān)系路徑分成跨類型緊密耦合路徑和跨類型松散耦合路徑，計算得到跨類型元關(guān)系路徑中目標(biāo)節(jié)點的最終特征表示；步驟1.4、跨類別特征聚合層采用類別級注意力機制，將同類型和跨類型的語義及特征信息進行融合，生成最終的節(jié)點嵌入，用于推薦任務(wù)的使用。

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)人山東科技大學(xué)，其通訊地址為：266590 山東省青島市黃島區(qū)前灣港路579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)”。