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龙图腾网获悉江西理工大学南昌校区申请的专利一种融合用户信息及兴趣变化的KGCN模型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：CN116010711B 。

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：202310179613.5，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种融合用户信息及兴趣变化的KGCN模型电影推荐方法是由刘述民;张效铭;张云丽;谢树标设计研发完成，并于2023-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合用户信息及兴趣变化的KGCN模型电影推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合用户信息及兴趣变化的KGCN模型电影推荐方法，基本步骤为：获取用户的长、短期电影评分表、用户个人信息表；通过自然语言处理技术将用户个人信息融入用户的初始嵌入向量中；构建用户长、短期观看和评分电影的知识图谱，融合用户初始嵌入向量，分别通过KGCN模型及注意力机制生成用户长、短期兴趣表示；将用户长、短期兴趣表示进行加权求和生成用户兴趣表示，预测待预测电影，根据预测结果对用户实行推荐。本发明提供的方法瞄准解决推荐算法未考虑用户个人信息、用户兴趣存在变化的问题，在KGCN模型的基础上改进从而提升推荐效果。

本发明授权一种融合用户信息及兴趣变化的KGCN模型电影推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种融合用户信息及兴趣变化的KGCN模型电影推荐方法，其特征在于，包含以下步骤： S1：数据准备 所准备的数据包括用户长期电影评分记录表，用户短期电影评分记录表，用户的个人信息表，其中具体步骤如下： 1电影数据集中的用户长期电影评分记录表存放于程序指定的目录固定位置，用户短期电影评分记录表存放于程序指定的目录位置； 2用户的个人信息表，存放于程序指定的目录固定位置； S2：兴趣演化 导入S1所述各类数据，通过KGCN模型对其进行融合处理，获取用户长、短期兴趣偏好，进一步融合处理获取用户兴趣表示，其中具体步骤如下： 1将用户个人信息表示为向量形式，并融入用户初始嵌入向量中； 2依据S1所述用户长、短期电影评分记录表，分别构建相应的知识图谱，实体包括用户、电影、导演、演员、电影类别等； 3分别将构建的长、短期电影知识图谱以及用户初始嵌入向量通过KGCN模型，分别生成对应的长、短期邻域表示向量； 4引入注意力机制，依据生成的长期邻域表示向量hj，通过加权求和，构建用户-电影之间的关系权重βj，并依次得到用户的长期兴趣偏好表示ul，计算式为： 5依据生成的短期邻域表示向量si，通过匹配用户得分，即内积操作求出邻域表示向量分值最大者作为用户短期兴趣偏好表示us； 6依据用户长、短期兴趣偏好表示ul、us，以加权求和的方式将其融合生成为用户的兴趣表示ui，计算式为： ui＝w1ul+w2us+b 其中，w1、w2为权重系数，b为偏置量。 S3：模型预测 对待预测电影进行一序列处理后，获得对应的向量表示，与S2所提取的用户的兴趣表示一起，经融合处理获得电影评分预测，并以此实现对用户的电影推荐，其中具体步骤如下： 1输入待预测电影数据； 2构建输入电影数据的知识图谱； 3将知识图谱输入KGCN模型，输出待预测电影的向量表示； 4将S2所述用户的兴趣表示ui与待预测电影向量表示v进行融合处理，通过内积计算用户对待预测电影的预测评分yuv，并依此对用户进行推荐，计算式为：

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人江西理工大学南昌校区，其通讯地址为：330044 江西省南昌市经济技术开发区双港东大街1180号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。