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龙图腾网恭喜电子科技大学申请的专利一种基于知识图谱与注意力机制的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：CN115374288B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202210890992.4，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种基于知识图谱与注意力机制的推荐方法是由惠孛;田玲;高辉;古莎莎;陈毓;杨钦程设计研发完成，并于2022-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱与注意力机制的推荐方法在说明书摘要公布了：本发明涉及个性化推荐技术，其公开了一种基于知识图谱与注意力机制的推荐方法，解决传统推荐方法存在的数据稀疏和解释性差，实际推荐效果不佳，难以满足实际使用需求的问题。本发明首先将推荐系统中的项目与知识图谱的实体对齐，形成训练样本集；然后构建包括输入层、编码层、特征融合层及输出层的推荐模型，将训练样本集作为推荐模型的输入，采用选取的损失函数作为优化目标，对推荐模型进行训练；最后，基于训练好的推荐模型计算用户采纳待推荐项目的概率，根据概率的大小进行排序，生成用户的推荐候选集。适用于各类内容、资源、物品的个性化推荐。

本发明授权一种基于知识图谱与注意力机制的推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱与注意力机制的推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：A、训练推荐模型：A1、构建训练样本集：采集用户历史交互信息进行预处理，转换为用户-项目交互矩阵，交互矩阵的数据包括用户编号、项目编号和交互信息，并根据交互矩阵的项目与知识图谱的实体构建对应矩阵；A2、构建推荐模型，将训练样本集作为推荐模型的输入，采用BRP损失函数作为优化目标，对推荐模型进行训练；构建的推荐模型，包括输入层、编码层、特征融合层及输出层；输入层：用于将输入数据转换为低维的嵌入表示；编码层：基于关系与用户偏好的相关性，利用注意力机制对用户偏好表示进行更新；基于更新后的用户偏好构建知识图谱中各节点的邻居节点集合，利用各节点的邻居节点的关系类型信息对知识图谱各实体的知识表示进行更新；特征融合层：融合更新后的用户偏好表示和知识表示，对用户嵌入表示进行更新；输出层：结合更新后的用户嵌入表示和项目编号嵌入表示生成用户与项目的交互概率；B、根据训练好的物品推荐模型进行推荐：基于训练好的推荐模型计算用户采纳待推荐项目的概率，根据概率的大小进行排序，生成用户的推荐候选集；所述编码层基于更新后的用户偏好构建知识图谱中各节点的邻居节点集合，利用各节点的邻居节点的关系类型信息对知识图谱各实体的知识表示进行更新，其更新公式为： ；其中，表示节点v与关系r的聚合，分别表示节点v和关系r的嵌入表示，0表示其为输入的嵌入表示；表示节点i的嵌入表示，1表示其为更新后的嵌入表示；为关系类型的相关参数，f函数代表Relu激活函数，表示节点i基于更新后的用户偏好构建的邻居节点集合；所述特征融合层融合更新后的用户偏好表示和知识表示，对用户嵌入进行更新，其更新公式为： 其中，表示用户u的嵌入表示，1表示其为更新后的嵌入表示；代表用户u与偏好p之间的注意力分数，ep表示用户偏好的嵌入表示，表示节点i的嵌入表示，0表示其为输入的嵌入表示，表示乘积；代表用户u采取的项目集合，表示的数量。

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