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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于知识图谱的推荐方法、系统、设备及存储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：CN115795022B 。

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：202211466330.0，技术领域涉及：G06F16/335；该发明授权一种基于知识图谱的推荐方法、系统、设备及存储介质是由龙贤轩;陈平华设计研发完成，并于2022-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱的推荐方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于知识图谱的推荐方法、系统、设备及存储介质，方法包括以下步骤：S1：获取用户兴趣的嵌入表征向量：利用知识图谱根据用户浏览记录获取隐含关联项目，计算隐含关联项目的注意力得分并聚合，得到用户兴趣的嵌入表征向量；以及获取候选项目的嵌入表征向量：利用知识图谱根据项目信息获取与用户偏好相近的候选项目，计算候选项目的注意力得分并聚合，得到候选项目的嵌入表征向量；S2：根据用户兴趣的嵌入表征向量和候选项目的嵌入表征向量预测用户与候选项目的交互概率，根据预测得到的交互概率进行推荐。本发明提供一种基于知识图谱的推荐方法、系统、设备及存储介质，解决了现有的知识图谱推荐方法的推荐效果不佳的问题。

本发明授权一种基于知识图谱的推荐方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取用户兴趣的嵌入表征向量： 利用知识图谱根据用户浏览记录获取隐含关联项目，计算隐含关联项目的注意力得分并聚合，得到用户兴趣的嵌入表征向量，包括： 在知识图谱中传播的每一层采样预设数量的邻居节点，通过偏好传播得到用户在不同阶数的邻域节点集合： 、、…、 假设用户u产生交互的项目的集合为，表示用户u与项目v之间有交互，则用户兴趣的嵌入表征为： 通过聚合用户在所有阶数的邻域节点集合的用户兴趣的嵌入表征以及用户的原始表征得到用户兴趣的嵌入表征向量； 其中，表示用户在第1阶的邻域节点集合，表示用户在第2阶的邻域节点集合，表示用户在第k阶的邻域节点集合，表示用户的所有阶数的邻域节点集合，表示隐含关联项目的注意力得分，h表示头实体项目，r表示关系，t表示尾实体项目，表示用户端的未归一化的注意力得分；表示知识图谱三元组中关系r的嵌入表征向量，表示知识图谱三元组中头实体项目的嵌入表征向量；表示知识图谱三元组中尾实体项目的嵌入表征向量，表示用户产生过交互的项目的邻域信息，G表示项目端的知识图谱； 以及获取候选项目的嵌入表征向量： 利用知识图谱根据项目信息获取与用户偏好相近的候选项目，计算候选项目的注意力得分并聚合，得到候选项目的嵌入表征向量，包括： 计算候选项目的注意力得分： 计算与项目v关联的尾实体的集合： 聚合项目v的尾实体本身以及与项目v的尾实体关联的所有邻域节点得到实体的嵌入表征向量： 将实体投射到用户的空间上来优化实体的嵌入表征，融合得到单层关联实体的向量： 将各层关联实体的向量聚合得到相应层邻域节点的嵌入表征向量： 聚合各层邻域节点的嵌入表征向量得到候选项目的嵌入表征向量； 其中，表示未归一化的注意力得分，、表示不同的可学习的训练参数，表示将向量联结，表示与项目v的尾实体关联的第k个头实体，表示与项目v的尾实体关联的第k个关系，表示尾实体的嵌入表征向量，表示正则项，表示与尾实体关联的第k个头实体，表示与项目v关联的尾实体的集合，表示与项目v的尾实体关联的第k个头实体的嵌入表征向量，表示可学习的训练参数，表示sigmoid函数，u表示用户，表示正则项，表示项目v在第l层的最终嵌入表征向量，表示与项目v相关联的尾实体t，表示与项目v在第l层所有关联的尾实体的集合； S2：根据用户兴趣的嵌入表征向量和候选项目的嵌入表征向量预测用户与候选项目的交互概率，根据预测得到的交互概率进行推荐。

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广东工业大学，其通讯地址为：510090 广东省广州市越秀区东风东路729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”。