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龙图腾网恭喜山东科技大学申请的专利一种基于路径增强的图神经网络电影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：CN119474551B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-20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：202510053707.7，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于路径增强的图神经网络电影推荐方法是由段华;王释铎;赵宇飞设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于路径增强的图神经网络电影推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于路径增强的图神经网络电影推荐方法，属于深度学习领域，包括如下步骤：步骤1、构建多关系分类聚合图神经网络模型，该模型包括同类型聚合模块、跨类型聚合模块及跨类别特征聚合层；步骤2、构建损失函数优化训练多关系分类聚合图神经网络模型；步骤3、获取当前用户的电影数据，输入训练完成的多关系分类聚合图神经网络模型，生成个性化的电影推荐列表。本发明为用户提供更加个性化、精准的电影推荐服务，有助于深入理解电影的层次性，为电影爱好者提供更加美好的观影体验。

本发明授权一种基于路径增强的图神经网络电影推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于路径增强的图神经网络电影推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、构建多关系分类聚合图神经网络模型，该模型包括同类型聚合模块、跨类型聚合模块及跨类别特征聚合层；步骤2、构建损失函数优化训练多关系分类聚合图神经网络模型；步骤3、获取当前用户的电影数据，输入训练完成的多关系分类聚合图神经网络模型，生成个性化的电影推荐列表；所述步骤1中，多关系分类聚合图神经网络模型的工作过程如下：步骤1.1、构建包含若干条元关系路径的双类型多关系异质图；元关系路径分为两种，分别为：同类型元关系路径和跨类型元关系路径；同类型元关系路径指一条路径中，只存在一种实体；跨类型元关系路径指一条路径中，存在两种及以上实体；根据每条元关系路径的邻接矩阵，计算每条元关系路径的度值： 其中，为第m条元关系路径Φm的度值；定义为Φm的邻接矩阵，定义di,j表示中第i行第j列的元素，第i行对应第i个目标节点，第j列对应第j个目标节点；若第i个目标节点和第j个目标节点之间存在边时，则对应设置中第i行第j列的元素dij＝1，否则dij＝0；|N|表示所有目标节点v的数量；N表示由所有目标节点v构成的集合；步骤1.2、同类型聚合模块中采用了同类型节点关联过滤器，通过同类型节点关联过滤器对所有元关系路径进行过滤得到所有的同类型元关系路径，并将所有的同类型元关系路径划分成同类型紧密耦合路径和同类型松散耦合路径，计算得到同类型元关系路径中目标节点的最终特征表示；步骤1.3、跨类型聚合模块中采用了跨类型节点关联过滤器，通过跨类型节点关联过滤器对所有元关系路径进行过滤得到所有的跨类型元关系路径，并将所有的跨类型元关系路径分成跨类型紧密耦合路径和跨类型松散耦合路径，计算得到跨类型元关系路径中目标节点的最终特征表示；步骤1.4、跨类别特征聚合层采用类别级注意力机制，将同类型和跨类型的语义及特征信息进行融合，生成最终的节点嵌入，用于推荐任务的使用。

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