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龙图腾网恭喜国开在线教育科技有限公司申请的专利基于图神经网络的在线学习视频资源个性化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：CN119760170B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510254913.4，技术领域涉及：G06F16/735；该发明授权基于图神经网络的在线学习视频资源个性化推荐方法是由智勇;袁亚兴;熊伟;王健;管梦媛设计研发完成，并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络的在线学习视频资源个性化推荐方法在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种基于图神经网络的在线学习视频资源个性化推荐方法，包括：构建包括用户节点、视频节点和标签节点的异构图，利用多层图注意力网络对异构图中各节点的初始特征进行多跳聚合，并根据各节点的最终特征向各用户分别推荐至少一个视频；根据用户对推荐视频的实际观看率，将用户划分为实际观看率大于第一阈值的第一用户，以及实际观看率小于第二阈值的第二用户；确定最终特征与初始特征间的变化小于第三阈值的目标第二用户，以及与目标第二用户的初始特征最相似的目标第一用户；根据目标第一用户在所述异构图中的第一子图结构，更新目标第二用户在所述异构图中的第二子图结构。本实施例提高用户对推荐视频的实际观看率。

本发明授权基于图神经网络的在线学习视频资源个性化推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的在线学习视频资源个性化推荐方法，其特征在于，包括：获取在线学习平台的用户信息、视频资源信息和学习主题标签，并根据获取到的内容，构建包括用户节点、视频节点和标签节点的异构图；将所述异构图输入多层图注意力网络，根据图结构对各节点的初始特征进行多跳聚合，并根据各节点的最终特征向各用户分别推荐至少一个视频；根据用户对推荐视频的实际观看率，将多个用户划分为实际观看率大于第一阈值的第一用户，以及实际观看率小于第二阈值的第二用户，其中，所述第一阈值大于或等于所述第二阈值；确定最终特征与初始特征间的变化小于第三阈值的目标第二用户，以及与所述目标第二用户的初始特征最相似的目标第一用户；根据所述目标第一用户在所述异构图中的第一子图结构，更新所述目标第二用户在所述异构图中的第二子图结构，以提高所述目标第二用户对推荐视频的实际观看率，更新后的异构图用于重新输入所述多层图注意力网络并向各用户分别推荐至少一个新视频；具体的，从所述异构图中，分别提取以所述目标第一用户为中心向外扩散的第一子图，以及以所述目标第二用户为中心向外扩散的第二子图；将各子图中的节点属性简化为节点类型，其中，节点类型包括用户、视频和标签；将N初始化为1，循环进行如下操作，其中，N为邻居节点的层数：S1-10、从简化后的第一子图和第二子图中，分别提取中心节点及与其距离最近的前N层邻居节点，以及所提取的节点间的边，分别构成当前第一子图和当前第二子图；S1-20、从所述当前第一子图中，去除与所述当前第二子图相同的部分；S1-30、分别确定各剩余节点和剩余孤边在所述当前第一子图中连接的已去除节点，并从所述当前第二子图中提取在S1-20中判定与所述已去除节点相同的目标节点，从所述目标节点的信息中检索与各剩余节点类型相同的节点，和或与各剩余孤边相同的关系，补充至简化后的第二子图；S1-40、将新的简化后的第二子图中的各节点还原为复杂属性，并将还原后的图融合至整体的异构图中；S1-50、将融合后的异构图输入所述多层图注意力网络的前N层，得到所述目标第二用户的一聚合特征；S1-60、如果所述一聚合特征与所述目标第二用户的初始特征的变化大于所述第三阈值，则终止S1-10到S1-60的循环；否则，将N增加1，根据所述新的简化后的第二子图，重新开始S1-10到S1-60的循环，直到N达到所述第一子图或第二子图的最大邻居节点层数。

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