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龙图腾网获悉南京工业大学;江苏省化工本质安全研究院申请的专利融合结构邻居和语义邻居的解耦图对比协同过滤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：CN116738069B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202310885035.7，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权融合结构邻居和语义邻居的解耦图对比协同过滤推荐方法是由刘学军;杨红伟;邢卓雅;杨帆设计研发完成，并于2023-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合结构邻居和语义邻居的解耦图对比协同过滤推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合结构邻居和语义邻居的解耦图对比协同过滤推荐方法，该方法将用户和项目进行嵌入初始化并分别投影到不同空间，进行意图层面的解耦；基于图结构，对结构邻居表征进行学习；利用聚类算法挖掘语义邻居，对语义邻居进行表征学习；通过聚合结构邻居和语义邻居的学习因子，生成用户和项目的完整高阶表征；利用节点表征，分别构建结构和语义的对比学习任务；构建损失函数以优化模型，对用户和项目交互概率进行预测。本发明将意图进行解耦，在学习的过程中可以体现不同意图的重要性，同时融合了结构邻居和语义邻居的特征学习，提升推荐效果。

本发明授权融合结构邻居和语义邻居的解耦图对比协同过滤推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种融合结构邻居和语义邻居的解耦图对比协同过滤推荐方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：初始化用户和项目的嵌入表示，分别投影到不同空间，进行意图层面的解耦，所述S1具体步骤如下： S11：对用户和项目的id进行初始embedding嵌入表示； S12：使用非线性变换将初始嵌入投影到总数为K个子空间中，用于解耦K个不同的意图，具体过程如下： 其中，ei和ej表示用户和项目的初始嵌入大小为的矩阵wk和长度为的向量bk均表示第k意图的训练参数，D为嵌入长度，σ为sigmoid函数，使用L2范数防止过拟合；训练得到的和为用户和项目意图k的嵌入表示； S2：基于用户和项目交互图，对结构邻居进行表征学习，所述S2具体步骤如下： S21：基于用户和项目的交互图，计算用户项目与结构邻居在不同意图上的相似度得分，表示为： 其中，表示对于意图k，用户i对于项目j的结构邻居相似度得分，和即为第l阶用户i和结构项目j对应意图k的嵌入，为该用户所有意图的集合；exp为指数函数，sim为余弦相似度函数，l为图神经网络的阶数，τ为温度系数，和即为第l阶用户和项目对应意图k的嵌入； S22：利用每一个意图上的相似得分，计算用户对任意结构邻居项目的学习因子： 其中，Ni表示第l阶上用户i的所有邻居项，即表示此用户对任意邻居项目j的学习因子，得到项目的学习因子： 其中，Nj表示第l阶上项目j的所有邻居项，即表示此项目对任意邻居用户i的学习因子； S3：利用聚类算法挖掘潜在语义邻居，对语义邻居进行表征学习； S4：聚合结构邻居和语义邻居的学习因子，生成用户和项目的完整高阶表征； S5：通过节点表征，分别构建结构和语义的对比学习任务； S6：构建损失函数以优化模型，对用户和项目交互概率进行预测。

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南京工业大学;江苏省化工本质安全研究院，其通讯地址为：210009 江苏省南京市鼓楼区新模范马路5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”。