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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于轻量化图卷积自注意力模型的评分序列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：CN116662661B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202310653230.7，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于轻量化图卷积自注意力模型的评分序列推荐方法是由僧德文;王靖昌;张雪峰;蒋华胜;王希源设计研发完成，并于2023-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于轻量化图卷积自注意力模型的评分序列推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于轻量化图卷积自注意力模型的评分序列推荐方法，包括以下步骤：一、数据的获取与预处理；二、划分数据集；三、构建并训练轻量化图卷积自注意力模型；四、通过训练好的轻量化图卷积自注意力模型进行预测。本发明通过用户与项目的交互生成用户与项目的交互图，进而生成交互矩阵，在交互矩阵中引入用户对项目的评分，通过GCN捕捉数据的空间特征，再将所得的特征通过自注意力引入位置编码从而捕捉数据的时间特征，这考虑了用户对项目的评分权重，并从时间和空间两个维度上对用户可能交互的项目进行精确的预测。同时考虑了数据的空间和时间特征之间的依赖关系，并且添加了位置编码的自注意力能捕获用户的长期兴趣，从而提高推荐模型的准确性。

本发明授权一种基于轻量化图卷积自注意力模型的评分序列推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量化图卷积自注意力模型的评分序列推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取用户和项目的历史交互数据，并进行预处理，包括稀疏值剔除、按时间排序生成交互序列； 获取的历史数据包括用户对项目的交互有无、交互时间和交互评分； 步骤2、划分数据集；从序列到输入和输出序列对；将数据集划分为训练集和测试集； 步骤3、基于轻量化图卷积自注意力模型的神经网络训练，在构建用户与项目的交互矩阵R∈RM×N时引入用户对项目的评分信息rating，其中M和N分别表示用户和项目的数量，如果用户u和项目i交互，则另每个条目Rui的值为rating，否则为0，用户与项目的交互矩阵表示为： 具体包括： 步骤3.1、搭建轻量化图卷积自注意力模型，并采用Xavierinitialization的方法对轻量化图卷积自注意力模型的参数进行初始化； 所述轻量化图卷积自注意力模型中的图卷积网络部分引入评分至用户与项目的交互矩阵，轻量化的图卷积操作，定义为： 其中和分别表示经过k层传播后用户u和项目i的细化嵌入，Nu表示用户u交互的项目集合，Ni表示与项目i交互的用户集。所得嵌入在加入位置编码后通过以下公式进行自注意力计算： 最后采用二元交叉熵损失函数，Adam作为优化算法，得到训练至收敛时的预测结果； 步骤3.2、将训练集输入到参数初始化后的轻量化图卷积自注意力模型中进行计算； 步骤4、基于轻量化图卷积自注意力模型的神经网络预测。

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