华南理工大学蔡毅获国家专利权
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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于图神经网络结合好奇心的个性化推荐方法、系统及介质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：CN115438256B 。
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：202210990287.1，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于图神经网络结合好奇心的个性化推荐方法、系统及介质是由蔡毅;许可;钟华麟设计研发完成，并于2022-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于图神经网络结合好奇心的个性化推荐方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络结合好奇心的个性化推荐方法、系统、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取用户与物品交互的数据集，利用隐语义模块，得到用户和物品的交互信息以及用户与物品的特征向量，将得到的数据分别输入图卷积模块和好奇心模块，分别得到物品针对特定用户的预测相关性得分以及预测好奇心得分；根据预测相关性得分以及预测好奇心得分，得到用户的个性化物品推荐列表；利用数据集对好奇心模型中的隐语义模块和图卷积模块进行训练，将用户和物品序号输入训练好的好奇心模型，得到用户的个性化物品推荐列表。本发明通过将好奇心与推荐系统深度融合，保证一定程度推荐准确性的前提下，有效提升了推荐结果的多样性。
本发明授权基于图神经网络结合好奇心的个性化推荐方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络结合好奇心的个性化推荐方法，其特征在于，所述方法包括： 获取用户与物品交互的数据集； 根据数据集，利用好奇心模型中的隐语义模块，得到用户和物品的交互信息以及用户与物品的特征向量； 将用户和物品的交互信息以及用户与物品的特征向量输入好奇心模型中的图卷积模块，得到每个物品针对特定用户的预测相关性得分； 将用户与物品的特征向量输入好奇心模型中的好奇心模块，得到每个物品针对特定用户的预测好奇心得分； 根据每个物品针对特定用户的预测相关性得分以及预测好奇心得分，得到用户的个性化物品推荐列表； 利用数据集对好奇心模型中的隐语义模块和图卷积模块进行训练，得到训练好的好奇心模型； 将用户和物品序号输入训练好的好奇心模型，得到用户的个性化物品推荐列表。
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