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龙图腾网恭喜湖南师范大学申请的专利图卷积神经网络增强用户表示的多模态推荐方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119202398B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411730966.0，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权图卷积神经网络增强用户表示的多模态推荐方法及系统是由高协平;莫凤;钟航;肖林;宋启亚设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本图卷积神经网络增强用户表示的多模态推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种图卷积神经网络增强用户表示的多模态推荐方法及系统，本发明包括从输入的数据集中提取项目嵌入、原始用户嵌入和原始ID嵌入，从用户的邻居中提取特征并进行聚合操作增强用户表示以生成聚合其他用户信息后的用户嵌入，再与项目嵌入拼接为用户‑项目的协同交互矩阵，针对输入的数据集提取各个模态的特征并结合用户‑项目的协同交互矩阵构建各个模态的用户‑物品图；再经多模态信息表示、多模态特征融合以及推荐结果得到用户的推荐项目。本发明旨在通过引入多模态信息来提升推荐的准确性的同时引入用户特征增强技术，将用户特征通过与相似用户的特征进行聚合操作得到用户的个性化嵌入，最终提升多模态推荐系统的推荐准确性。

本发明授权图卷积神经网络增强用户表示的多模态推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种图卷积神经网络增强用户表示的多模态推荐方法，其特征在于，包括下述步骤：S1，多模态数据预处理，包括：从输入的数据集中提取项目嵌入、原始用户嵌入和原始ID嵌入，从用户的邻居中提取特征并进行聚合操作增强用户表示以生成聚合其他用户信息后的用户嵌入，再与项目嵌入拼接为用户-项目的协同交互矩阵，针对输入的数据集提取各个模态的特征并结合用户-项目的协同交互矩阵构建各个模态的用户-物品图，其中表示模态；S2，多模态信息表示，包括：将原始ID嵌入利用图卷积神经网络提取高阶特征得到ID嵌入图；将各个模态的用户-物品图利用图卷积神经网络提取高阶特征得到各个模态的模态嵌入图；S3，多模态特征融合，包括：将ID嵌入图和各个模态的模态嵌入图融合得到最终的嵌入图；S4，推荐结果预测，包括：基于最终的嵌入图拆分得到用户部分与项目部分，将用户部分与项目部分根据进行内积计算得到用户对项目的最终预测评分，其中表示转置，根据用户对项目的最终预测评分选择前K个项目作为展示给用户的K个推荐项目。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖南师范大学，其通讯地址为：410081 湖南省长沙市岳麓区麓山路36号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。