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龙图腾网恭喜吉林大学申请的专利一种集成评论与评分的交互式评分预测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：CN114386513B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202210036320.7，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种集成评论与评分的交互式评分预测方法及系统是由张一嘉;左万利;左祥麟;梁世宁设计研发完成，并于2022-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种集成评论与评分的交互式评分预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种集成评论与评分的交互式评分预测方法及系统，通过构建节点属性二部图，将评分和评论等辅助信息集成到用户和商品的交互中，并利用卷积神经网络学习获得评论的隐特征，将隐特征整合到节点属性二部图中，得到特征属性二部图；然后利用属性图卷积网络分别从商品域和评论域两个方面更新特征属性二部图中的用户节点特征和商品节点特征，增强了对用户和商品特征的学习，因而根据用户特征和商品特征预测得到的评分精度更高。通过采用注意力机制实时计算特征权重，非线性地、动态地融合用户节点特征和商品节点特征，进一步提高了推荐系统预测评分的准确度。

本发明授权一种集成评论与评分的交互式评分预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种集成评论与评分的交互式评分预测方法，其特征在于，包括：构建特征属性二部图；所述特征属性二部图为模拟用户和商品之间异构交互的属性图；所述异构交互包括用户对商品的历史评分和用户对商品的历史评论；根据异构交互类型将所述特征属性二部图分为商品域子图和评论域子图；所述商品域子图包括第一用户节点向量、包含评分分数的评分边向量和第一商品节点向量；所述评论域子图包括第二用户节点向量、包含评论隐特征的评论边向量和第二商品节点向量；根据所述评分边向量利用属性图卷积网络分别聚合所述第一用户节点向量和所述第一商品节点向量，分别对应得到第一用户特征和第一商品特征；利用属性图卷积网络聚合所述第二用户节点向量和与所述第二用户节点向量对应的所述评论边向量，得到第二用户特征；利用属性图卷积网络聚合所述第二商品节点向量和与所述第二商品节点向量对应的所述评论边向量，得到第二商品特征；利用注意力机制融合所述第一用户特征和所述第二用户特征，得到用户融合特征；利用注意力机制融合所述第一商品特征和所述第二商品特征，得到商品融合特征；根据所述用户融合特征和所述商品融合特征，利用前馈网络采用特征向量内积方式计算评分；根据所述用户融合特征和所述商品融合特征，利用前馈网络采用特征向量内积方式计算评分，具体包括：根据所述用户融合特征利用前馈网络得到最终用户特征；根据所述商品融合特征利用前馈网络得到最终商品特征；根据所述最终用户特征和所述最终商品特征，利用特征向量内积方式计算评分。

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