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龙图腾网获悉郑州大学申请的专利面向序列化推荐的图耦合时间间隔网络研究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：CN116701766B 。

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：202310749773.9，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权面向序列化推荐的图耦合时间间隔网络研究是由吴宾;时天任;孙中川;梁慧丹;叶阳东设计研发完成，并于2023-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向序列化推荐的图耦合时间间隔网络研究在说明书摘要公布了：近年Transformer框架和图神经网络引起了学术界和工业界的极大关注，一些研究者借助Transformer框架和原始的用户‑物品交互图以改善用户表征学习过程。为了提高序列化推荐的准确性，本发明进一步将类别信息视作一种新的类型节点，通过这种方式在用户‑物品‑类别三部图中显式地编码协作信号；与此同时，为了显式利用时间间隔信息来辅助预测下一个物品，本发明公开一种时间间隔敏感的自注意力机制，以捕捉近期行为与目标物品之间的时间间隔信息。结合实际场景，为消除协作信息与序列信息之间语义鸿沟问题，本发明公开了一种个性化的门控策略，区分不同场景下各模块的贡献度。

本发明授权面向序列化推荐的图耦合时间间隔网络研究在权利要求书中公布了：1.一种基于图耦合时间间隔网络的序列化推荐方法，其特征在于， 1关注序列化推荐中的用户长短期兴趣建模过程，利用物品类别信息和时间间隔信息共同探索对下一个物品预测的重要性； 2设计了一种个性化的门控策略，用于区分不同推荐场景下各模块的贡献度，提升模型预测准确率 3该方法由以下4个模块组成： ①数据输入模块：将用户、物品、类别的ID映射到一个D维向量空间，得到用户、物品、类别三个表征矩阵： ②类别感知的图传播模块： 步骤1：对于每个用户-物品-类别三元组u,c,i，第k层从用户u到物品i的消息传播规则以及物品i到用户u的消息传播规则分别为： 步骤2：采用平均加权来生成每个用户和物品节点的最终表征： ③时间间隔敏感的自注意力机制： 步骤1：选取用户最近L次交互构成行为序列将用户表征向量注入到矩阵Ou中，得到个性化表征矩阵 步骤2：假定当前时间戳是Tt u，访问物品的时间为则两者之间的时间间隔特征为： 步骤3：将时间间隔特征注入到矩阵中得到时间间隔感知的表征矩阵 步骤4：将转换为三个矩阵，即查询矩阵R、键矩阵K和值矩阵V： 步骤5：将R,K,V输入到注意力操作中： 步骤6：运用前向反馈层来探索不同因素之间的相互作用： F＝FFNS＝ReLUSW′+b′W″+b″ 步骤7：执行b次注意力层和前向反馈层： Sb＝SAFb-1，Fb＝FFNSb ④模型预测： 步骤1：用户的短期兴趣表示为： 步骤2：用户u在时刻t的表征为： 步骤3：计算得出用户u在时刻t访问物品i的可能性：。

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