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龙图腾网恭喜南京信息工程大学申请的专利一种基于图神经网络的天然油脂护肤品配方原料替换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：CN120126599B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510611440.9，技术领域涉及：G16C20/10；该发明授权一种基于图神经网络的天然油脂护肤品配方原料替换方法是由徐扬;许业挺设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的天然油脂护肤品配方原料替换方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于图神经网络的天然油脂护肤品配方原料替换方法，包括以下步骤：步骤1，根据天然油脂配方和原料信息构建数据集，并建立油脂配方和原料之间的图结构模型；步骤2，在步骤1建立的图结构中，采用基于元路径的邻域选择策略选取邻居代替替换原料在图结构中的直接邻居，通过图神经网络模型融合邻域信息来增强原料的特征表达，同步学习天然油脂原料的连接关系及节点特征；步骤3，设计天然油脂原料替换选择方案，确保替换后的配方在稳定性和功效性上达到最优匹配。本发明在推荐过程中既考虑了计算效率，又分别从原料和所属配方的相似性综合考量，保证了推荐结果的准确性。

本发明授权一种基于图神经网络的天然油脂护肤品配方原料替换方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的天然油脂护肤品配方原料替换方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，根据天然油脂配方和原料信息构建数据集，并建立油脂配方和原料之间的图结构模型； 步骤2，在步骤1建立的图结构中，采用基于元路径的邻域选择策略选取邻居代替替换原料在图结构中的直接邻居，通过图神经网络模型融合邻域信息来增强原料的特征表达，同步学习天然油脂原料的连接关系及节点特征； 步骤3，设计天然油脂原料替换选择方案，确保替换后的配方在稳定性和功效性上达到最优匹配； 步骤1具体包括： 步骤1-1，获取天然油脂护肤品的配方原料组成和其中各油脂原料的特征信息数据；所述特征信息数据包括各油脂原料所含天然成分占比、熔点、折射率、保湿性，以及各配方的pH值、黏度、抗氧化性能、保湿效果、防晒系数和过敏反应率； 步骤1-2，根据每种护肤品配方与各油脂原料间的所属关系，构建全体配方和油脂原料数据的二部图结构模型GV,E；表示节点集合，所述节点集合包含配方节点和原料节点，其中表示第n个配方节点，表示第m个原料节点；E指节点之间的边，边表示配方与油脂原料之间的连接，如果配方与油脂原料是所属关系，则配方节点和原料节点之间存在对应的边，否则不存在；原料节点只与所属配方节点存在边连接；原料节点之间不存在边连接，配方节点之间不存在边连接；每个原料节点包含一个描述属性信息的特征向量，每个配方节点包含一个描述风格特性信息的特征向量； 步骤2具体包括： 步骤2-1，利用配方原料二部图，定义元路径为：配方原料配方原料，其中符号表示元路径选取过程中的顺序关系； 步骤2-2，采用基于元路径的邻域选择策略选取节点邻域信息； 步骤2-3，构建原料推荐集：经过步骤2-1和步骤2-2得到各个原料节点在不同配方指引下的邻域信息，通过图神经网络融合各原料及对应的邻域信息，实现对天然油脂原料的特征表达进行增强，构建原料推荐集； 步骤3包括： 步骤3-1，构建指定原料和配方下的元路径：设定需要对第s个配方节点中的第n个原料节点进行替换，首先通过公式（7）计算第s个配方节点中其他原料节点特征与目标原料节点特征之间的余弦相似性，选取相似性最高的原料节点，设定为，作为元路径的第二跳；接下来计算原料节点所在其他配方节点特征与配方节点特征之间的余弦相似性，选取相似性最高的配方节点，设定为，作为元路径的第三跳；最后计算配方节点中其他原料节点特征与目标原料节点特征之间的余弦相似性，选取相似性最高的原料节点，设定为，作为元路径的第四跳；由此构成目标元路径： 7， 其中表示和的余弦相似性；表示目标节点特征的归一化表示，表示需要与目标节点进行相似度比较的节点特征的归一化表示；n为特征向量维度；表示中第i个位置所对应的值，表示中第i个位置所对应的值； 步骤3-2，得到目标元路径后，采取步骤2的方法获取原料在配方指导下的融合邻域信息之后的特征表达； 步骤3-3，采用公式（7）计算特征表达与原料推荐集中各个数据之间的余弦相似性，排序并获取与最为相似的前十项的特征表达，； 将初步筛选出的前十项特征表达拆分成两个部分；其中表示原料节点c在配方l指引下得到的融合邻域信息之后的特征表达；表示原料节点c在配方l指引下得到的配方特征的融合表达；依次得出、和、，其中表示原料节点在配方节点指引下原料特征的融合表达，表示中原料特征的融合表达；表示原料在配方指引下配方特征的融合表达，表示中配方特征的融合表达； 采用公式（7）基于配方特征的融合表达与的余弦相似性对前十项特征表达进行筛选，从中选取与最相似的前五项；在此基础上基于原料的融合特征与的余弦相似性进一步筛选，选取与最相似的前三项，将生成所述前三项的原料作为推荐结果。

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