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龙图腾网恭喜北京理工大学申请的专利一种基于同质超图注意力网络的个性化排序与推荐的方法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：CN114840772B 。

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：202210414011.9，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种基于同质超图注意力网络的个性化排序与推荐的方法是由李挺;金福生;李荣华;袁野;王国仁设计研发完成，并于2022-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于同质超图注意力网络的个性化排序与推荐的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于同质超图注意力网络的个性化排序与推荐的方法；包括：获取当前所有用户与项目的交互图数据；根据该交互图数据以及项目阶数，计算当前所有用户与项目的最终超图邻接矩阵、结点度矩阵和超边度矩阵；基于此，结合项目表示矩阵，计算出用户表示传播序列；基于此，再通过注意力机制对序列加权计算并过滤得出用户表征矩阵；根据从用户表征矩阵中抽取的目标用户表示，同时结合目标用户的查询表示，对候选项目序列中的候选项进行评分并排序；按照排序之后的候选项目序列对目标用户进行推荐；通过该方法能够确保推荐系统在实现有效推荐的前提下，优化模型架构，减少参数数量，从而提高模型推荐效率。

本发明授权一种基于同质超图注意力网络的个性化排序与推荐的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于同质超图注意力网络的个性化排序与推荐的方法，其特征在于，包括：S0、获取当前所有用户与项目的交互图数据；所述当前所有用户为系统内记录的浏览系统内信息的处于登录状态的主体或非登录状态的主体；所述项目为系统内记录的所述当前所有用户所浏览的资讯、视频和或图片信息；S1、根据所述交互图数据，以及根据项目阶数k，计算所述当前所有用户与项目的最终超图邻接矩阵H、结点度矩阵Dv和超边度矩阵De；所述项目阶数用于计算用户与项目交互关系的可达性；S2、基于所述最终超图邻接矩阵H、结点度矩阵Dv和超边度矩阵De，同时结合项目表示矩阵E，通过计算得出用户表示传播序列X；S3、根据所述用户表示传播序列X，通过注意力机制对序列加权计算并过滤得出用户表征矩阵Xf；S4、根据从所述用户表征矩阵Xf中抽取的目标用户表示，同时结合目标用户的查询表示q，对候选项目序列D中的候选项进行评分并排序；按照排序之后的候选项目序列D对所述目标用户进行推荐；所述S1具体包括：S11、根据所述当前用户与项目的交互图数据，获取所有当前用户数据集合和项目数据集合；并对所述用户数据集合中的用户数据进行ID编号，以及对所述项目数据集合中的项目数据进行ID编号；所述ID编号均从0开始；S12、对|用户数据集合|*|项目数据集合|维度的矩阵进行初始化，获得初始化矩阵；根据具有ID编号的用户数据和项目数据，对所述初始化矩阵进行填充，获得原生超图邻接矩阵Hori；S13、基于所述原生超图邻接矩阵Hori，通过高阶连通性计算2至k阶可达矩阵；S14、将所述原生超图邻接矩阵Hori、所述2至k阶可达矩阵进行求和后正则化，获得最终超图邻接矩阵H；S15、根据所述最终超图邻接矩阵H计算所述结点度矩阵Dv和超边度矩阵De。

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