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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利一种融合用户多行为的图神经网络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：CN116861078B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202310753874.3，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种融合用户多行为的图神经网络推荐方法是由宾辰忠;李伟梁;伍方健设计研发完成，并于2023-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合用户多行为的图神经网络推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种融合用户多行为的图神经网络推荐方法，采用了监督学习和自监督学习来提高融合用户多行为的图神经网络的推荐性能；在监督学习中利用图卷积的方法学习用户的多个行为历史交互信息，捕获用户和项目之间的高阶连通性以及结构连接性，获得用户和项目高质量的嵌入表示；在自监督学习中，通过将目标行为和其他辅助行为进行对比学习和针对单个行为的对比学习任务来帮助表征学习到更多的信息，提高融合用户多行为的图神经网络的泛化能力和推荐准确性；此外通过控制图卷积过程中的归一化系数，能够保证推荐系统在不损失推荐准确性的同时提高推荐的新颖性，缓解流行偏差。

本发明授权一种融合用户多行为的图神经网络推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种融合用户多行为的图神经网络推荐方法，其特征是，包括步骤如下： 步骤1、从网上下载公开的多行为数据，并对多行为数据进行预处理后得到多行为数据集，并将多行为数据划分为多行为训练集和多行为测试集； 步骤2、利用多行为训练集对融合用户多行为的图神经网络中进行训练，通过调整训练好的融合用户多行为的图神经网络的所有可训练参数来优化训练好的融合用户多行为的图神经网络的综合损失，得到训练好的融合用户多行为的图神经网络，即： 步骤2.1、利用融合用户多行为的图神经网络获得每种行为下用户的嵌入表示和项目的嵌入表示，并合并所有行为下用户的嵌入表示和项目的嵌入表示，得到用户的最终表示和项目的最终表示； 步骤2.2、对融合用户多行为的图神经网络进行监督学习，并采用排序损失计算监督学习任务损失； 步骤2.3、对融合用户多行为的图神经网络进行第一个自监督对比学习，即在目标行为和每个辅助行为之间进行对比学习，并采用对比损失计算第一个自监督对比学习任务损失； 步骤2.4、对融合用户多行为的图神经网络进行第二个自监督对比学习，即针对单个行为进行对比学习，并采用对比损失计算第二个自监督对比学习任务损失； 步骤2.5、联合步骤2.2-2.4的损失，通过调整融合用户多行为的图神经网络的可训练参数来优化融合用户多行为的图神经网络的综合损失，得到训练好的融合用户多行为的图神经网络；其中综合损失为： 其中，为监督学习任务损失，为第一自监督对比学习任务损失，为第二自监督对比学习任务损失，λ1为第一自监督对比学习任务损失的权重，λ2为第二自监督对比学习任务损失的权重，Θ为融合用户多行为的图神经网络的所有可训练参数，μ为L2正则化的超参数，表示L2正则化； 步骤3、利用多行为测试集对训练好的融合用户多行为的图神经网络进行测试，通过调整训练好的融合用户多行为的图神经网络的图卷积归一化系数来优化训练好的融合用户多行为的图神经网络的准确性和新颖性的评估指标，得到最终的融合用户多行为的图神经网络； 步骤4、利用最终的融合用户多行为的图神经网络对当前用户的推荐项目进行预测，并将预测结果推荐给当前用户。

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