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龙图腾网获悉大连工业大学申请的专利融合知识图谱与关系感知对比学习的冷启动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：CN115905722B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202211428670.4，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权融合知识图谱与关系感知对比学习的冷启动推荐方法是由张尧;李姝;刘文华;王明伟;赵秀君;张文超设计研发完成，并于2022-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合知识图谱与关系感知对比学习的冷启动推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合知识图谱与关系感知对比学习的冷启动推荐方法，首先根据获取的用户‑物品二部图和知识图谱构建协同关系图，再使用节点dropout或关系dropout进行数据增强，生成两个协同关系图的子图；对物品节点使用自适应邻居聚合器，根据其邻居节点的类型分配不同注意力并聚合邻居信息得到高阶表示，将各阶表示串联得到最终的物品嵌入；用户节点通过聚合其自身信息和邻居信息得到高阶表示，将各阶表示串联得到最终的用户嵌入；使用对比学习训练两种子图的节点嵌入提高最终节点嵌入质量；将用户嵌入和物品嵌入做内积以预测推荐评分，最后将点击概率最高的n个未交互物品推荐给用户，可有效解决用户及物品的冷启动问题。

本发明授权融合知识图谱与关系感知对比学习的冷启动推荐方法在权利要求书中公布了：1.融合知识图谱与关系感知对比学习的冷启动推荐方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1.获取用户-物品二部图G1＝{u,i|u∈U,i∈I}和知识图谱G2＝{h,r,t|h,t∈ε,r∈R}，根据G1和G2生成构建协同关系图g＝{h,r,t|h,t∈ε′,r∈R′}； 所述二部图G1中，u,i表示用户u与物品i有过交互，U＝{u1,u2,…,u|U|}表示用户集合，I＝{i1,i2,…,i|I|}表示物品集合，知识图谱G2中，ε＝{e1,e2,…,e|ε|}表示实体集合，R＝{r1,r2,…,r|R|}表示关系集合；其中，ε′＝ε∪U,R′＝R∪{交互},|U|表示用户的总数量，|I|表示物品的总数量，|ε|表示实体的总数量，|R|表示关系的总数量；在协同关系图g中使用TransR学习每个实体节点和关系节点的嵌入，其训练关系如下： 其中，eh,er,et分别表示头实体，关系实体，尾实体嵌入，Wr是基于关系r的变换矩阵； 步骤2.在协同关系图上分别使用节点dropout或关系dropout进行数据增强，生成两个协同关系图的子图s1,s2： sεg＝M1⊙ε′,R′2 sRg＝ε′,M2⊙R′3 式2和式3分别对应节点dropout方法和关系dropout方法，其中，M1,M2分别表示两种dropout方法的遮蔽向量，任选其中一种方法执行两次得到两个协同关系图的两个子图，分别表示为s1,s2； 步骤3.对物品节点使用自适应邻居聚合器，根据其邻居节点的类型分配不同注意力，并聚合邻居信息，得到高阶表示，将各阶表示串联得到最终的物品嵌入； 使用和分别表示物品i的实体邻居和用户邻居，表示物品i的所有邻居信息，其计算方式如下： 其中，Wk,Wr分别表示实体邻居和用户邻居的注意力权重；得到物品的邻居信息后，根据物品自身的低阶表示和邻居信息得到物品的高阶表示，其具体方式如下： 其中，W1,W2为可训练转换矩阵，LeakyReLU为激活函数；串联物品的各阶表示，得到最终的物品嵌入： 其中，L表示最高阶； 步骤4.用户节点通过聚合其自身信息和邻居信息得到高阶表示，将各阶表示串联得到最终的用户嵌入； 使用Nu表示用户u的邻居集合，表示用户u的邻居信息，其计算方式为： 其中，Wo为可训练权重，由于用户节点的邻居仅有物品节点，因此该权重可以表示为物品i对用户u的重要程度；类似于物品节点，用户节点的高阶表示也根据其低阶表示和邻居信息得到： 最后串联用户的各阶表示买得到最终的用户嵌入： 其中，L表示最高阶； 步骤5.使用对比学习训练两种子图的节点嵌入，提高最终节点嵌入质量； 通过步骤2，我们得到了两个协同关系图g的子图s1,s2，分别在这两个子图上通过步骤3和步骤4可以为每一个节点x生成两个嵌入使用如下方式训练以提高节点嵌入质量： 其中，sim.计算两个嵌入之间的相似度，τ表示一个在softmax用温度做表示的超参数； 步骤6.利用公式11对用户嵌入和物品嵌入进行点积计算，得出用户u对物品i的点击概率： 计算完成后，将点击概率最高的n个未交互物品推荐给该用户。

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