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龙图腾网恭喜北京建筑大学申请的专利异构网络中基于自适应动态知识图谱的推荐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：CN115329215B 。

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：202211001216.0，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权异构网络中基于自适应动态知识图谱的推荐方法及系统是由万珊珊;刘颖;胡玉玲;吕橙;杨舒月;丁嘉琦;邱冬炜设计研发完成，并于2022-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本异构网络中基于自适应动态知识图谱的推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种异构网络中基于自适应动态知识图谱的推荐方法及系统，属于推荐领域，根据用户以及项目之间的复杂交互关系，构建异构网络，提取用户隐式特征，同时利用图注意力网络中的多头注意力来提取用户的短期偏好，对知识图谱进行更新，进而对用户、项目集合进行分簇，建立种子簇集合，利用RippleNet模型计算概率预测值，得到推荐结果列表，实现时效性以及自适应性，提高推荐系统准确性，更好地解决数据稀疏、冷启动以及偏差问题。

本发明授权异构网络中基于自适应动态知识图谱的推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种异构网络中基于自适应动态知识图谱的推荐方法，其特征在于，包括： 根据用户以及项目之间复杂交互关系的数据集，构建异构网络； 对异构网络进行实体和关系提取，建立基础知识图谱； 在时间仓内利用图注意力网络提取用户的短期偏好特征，并根据短期偏好特征计算多元注意力系数； 在基础知识图谱中将属于系数阈值范围的多元注意力系数所在关系进行删除，获得实时知识图谱； 对实时知识图谱中的用户和项目进行分簇，获得多个用户簇和多个项目簇； 根据实时知识图谱筛选项目簇并组成每个用户簇的种子集合； 根据每个用户簇的种子集合，利用RippleNet模型预测每个用户簇点击种子集合中每个项目簇的概率值； 将最大概率值对应的项目簇作为每个用户簇的推荐结果，生成推荐结果列表； 改变时间仓，返回步骤“在时间仓内利用图注意力网络提取用户的短期偏好特征，并根据短期偏好特征计算多元注意力系数”，获得实时的推荐结果； 所述用户的短期偏好特征包括用户的潜在特征、用户交互项目的潜在特征、项目与项目的潜在特征以及与用户偏好无关的虚拟关系项目特征； 根据短期偏好特征计算多元注意力系数，具体包括： 根据用户的潜在特征，采用公式 计算邻域用户的注意力系数；式中，表示邻域用户的注意力系数，Softmax表示归一化函数，W'表示权重矩阵，表示注意力网络的参数的转置，分别表示注意力网络的第一、第二偏置项的k次方；σ表示非线性激活函数，表示在时间仓TIa下用户对其他用户进行的交互，表示用户的潜在特征； 根据用户交互项目的潜在特征，采用公式 计算邻域项目的注意力系数；式中，表示邻域项目的注意力系数；表示在时间TIa下用户对其他项目进行的交互，表示用户交互项目的潜在特征； 根据项目与项目的潜在特征，采用公式 计算交互项目的注意力系数；式中，表示交互项目的注意力系数；表示在时间仓TIa下目标项目与其他项目进行的交互嵌入，表示项目与项目的潜在特征； 根据与用户偏好无关的虚拟关系项目特征，采用公式 计算虚拟关系项目的注意力系数；式中，表示虚拟关系项目的注意力系数；表示在时间TIa下与用户无关随机项目的嵌入，表示与用户偏好无关的虚拟关系项目特征。

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