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龙图腾网恭喜哈尔滨工程大学申请的专利一种基于图神经网络挖掘用户长短期兴趣的序列推荐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：CN114519145B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202210160090.5，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于图神经网络挖掘用户长短期兴趣的序列推荐方法是由韩启龙;刘东升;宋洪涛;李丽洁;马志强;王也;王宇华设计研发完成，并于2022-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络挖掘用户长短期兴趣的序列推荐方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于图神经网络挖掘用户长短期兴趣的序列推荐方法,获得用户个人信息和用户交互序列数据集，将数据集进行预处理并分为训练集和测试集；构建基于图神经网络挖掘用户长短期兴趣的序列推荐模型；对所述基于图神经网络挖掘用户长短期兴趣的序列推荐模型进行训练；将待推荐用户的个人信息和交互序列输入到训练后的基于图神经网络挖掘用户长短期兴趣的序列推荐模型，计算待推荐项目相对于该用户的推荐得分，根据推荐得分将项目推荐给用户；本发明解决序列推荐场景中没有办法有效捕获用户长短期兴趣，并难以分辨噪声的问题。

本发明授权一种基于图神经网络挖掘用户长短期兴趣的序列推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络挖掘用户长短期兴趣的序列推荐方法，其特征在于：所述方法具体包括以下步骤：步骤1：获得用户个人信息和用户交互序列数据集，将数据集进行预处理并分为训练集和测试集；步骤2：构建基于图神经网络挖掘用户长短期兴趣的序列推荐模型；步骤2.1：将数据集划分成用户交互的长期序列和短期序列；将最近交互的5个项目为短期序列，其余交互的项目作为长期序列；步骤2.2：获得用户个人信息嵌入表示向量和用户交互序列嵌入表示向量；Hu,l表示用户u交互的长期序列，Lu,l表示用户u交互的短期序列，ui表示用户i的嵌入，ei表示项目i的嵌入；步骤2.3：在长期序列上构建紧凑的项目-项目图，利用用户嵌入分辨噪声，图卷积神经网络更新图中节点信息，采用图池化技术和聚合函数聚合图中信息，得到用户的长期兴趣；步骤2.4：在短期序列上采用两层门控网络来捕获项目特征，采用聚合函数得到用户的短期偏好；步骤2.5：采用门控的方式来自适应的结合用户长期兴趣和短期偏好；公式如下： 其中gu,l为可学习门控参数，σ为激活函数，Wg5、Wg6、Wg7为可学习的权重参数，ui为用户嵌入，为用户长期兴趣，为长期兴趣与短期偏好融合后序列表示，为用户短期偏好；步骤2.6：在短期序列上采用双线性函数来捕获项目间的共现模式，得到结果向量具体公式如下： 其中ei是项目嵌入，Wr是可学习权重参数；步骤3：对步骤2所述基于图神经网络挖掘用户长短期兴趣的序列推荐模型进行训练；步骤4：将待推荐用户的个人信息和交互序列输入到步骤3中训练后的基于图神经网络挖掘用户长短期兴趣的序列推荐模型，计算待推荐项目相对于该用户的推荐得分，根据推荐得分将项目推荐给用户。

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哈尔滨工程大学，其通讯地址为：150000 黑龙江省哈尔滨市南岗区南通大街145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”。