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龙图腾网获悉山东科技大学申请的专利一种基于节点特征增强的神经网络平台小说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：CN120296258B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510758691.X，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于节点特征增强的神经网络平台小说推荐方法是由段华;赵宇飞;王文浩设计研发完成，并于2025-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于节点特征增强的神经网络平台小说推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于节点特征增强的神经网络平台小说推荐方法，属于深度学习领域，构建基于节点特征增强的异质图神经网络模型，该模型包括小度节点连通性增强模块、路径净化模块和路径间聚合模块；该方法具体包括如下步骤：从当前小说平台收集所有用户的所有小说历史数据，并处理成异质图形式，并进行特征转换；基于小度节点连通性增强模块扩展小度节点的连接关系；基于路径净化模块对元路径进行净化；基于路径间聚合模块生成节点的最终嵌入矩阵表示；构建损失函数优化训练模型；获取当前用户的小说数据，输入训练完成的模型，根据每个用户的偏好生成个性化的小说推荐列表。本发明显著提升了小说推荐的精准度，向用户推荐与喜好最匹配的小说。

本发明授权一种基于节点特征增强的神经网络平台小说推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于节点特征增强的神经网络平台小说推荐方法，其特征在于，构建基于节点特征增强的异质图神经网络模型HGNN-CERE，该模型包括小度节点连通性增强模块、路径净化模块和路径间聚合模块；该方法具体包括如下步骤： 步骤1、从当前小说平台收集所有用户的所有小说历史数据，并处理成异质图形式，并进行特征转换； 步骤2、小度节点连通性增强模块利用节点重要性发现算法识别异质图中的关键节点信息，然后将小度节点与关键节点信息相连，扩展小度节点的连接关系； 步骤3、基于路径净化模块动态调整每条元路径的权重；具体过程为： 步骤3.1、定义异质图的元路径集合，为第个元路径；计算每个节点在每个元路径注意力值： 7； 其中，是第个节点在第个元路径的注意力值，；是第个节点在第个元路径的邻居节点集合；为以e为底的指数函数；是激活函数；代表连接操作；是第个元路径的注意力向量；是经过特征变换后第个节点的特征向量；是经过特征变换后第个节点的特征向量，此处第个节点为中的第个邻居节点； 步骤3.2、采用注意力机制执行元路径内聚合，获取每个节点在每个元路径的特征嵌入向量： 8； 其中，是第个节点在第个元路径的特征嵌入向量；是激活函数； 步骤3.3、在得到了每个节点在每个元路径的特征嵌入向量后，将同一元路径的所有节点的特征嵌入向量按行堆叠，获得了同一元路径所有节点构成的特征嵌入矩阵；然后将原始节点特征矩阵与特征嵌入矩阵融合： 9； 其中，是融合后的第个元路径的特征嵌入矩阵；为第个元路径所有节点构成的特征嵌入矩阵；是原始节点特征矩阵；是可学习参数，表示元路径可信度的权重，根据动态调整每条元路径的权重，计算公式为： 10； 其中，是另一个可学习的参数；表示sigmoid激活函数； 步骤4、路径间聚合模块采用路径级聚合策略融合不同元路径的特征嵌入，生成节点的最终嵌入矩阵表示； 步骤5、构建损失函数优化训练模型HGNN-CERE； 步骤6、获取当前用户的小说数据，输入训练完成的模型HGNN-CERE，根据每个用户的偏好生成个性化的小说推荐列表。

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