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龙图腾网获悉东北林业大学申请的专利地理信息知识图谱推荐系统及其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：CN115186201B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202210789862.1，技术领域涉及：G06F16/9537；该发明授权地理信息知识图谱推荐系统及其推荐方法是由景维鹏;陈广胜;李林辉;孙海龙设计研发完成，并于2022-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本地理信息知识图谱推荐系统及其推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种地理信息知识图谱推荐系统及其推荐方法，包括：在输入层中需要获得两种知识图谱：当前用户兴趣交互项目知识图谱和当前用户交互项目所处环境的地理知识图谱。为了从两个知识图谱中学习不同的信息，使用独热编码将两个知识图谱中的信息映射到两个不同的空间。图卷积模块学习得到两个数据的高维特征，在反事实学习模块中融合两个数据库的信息，实现了数据推荐工作。本发明的优点是：可以充分融合并利用地理知识图谱和用户‑项目知识图谱的有效知识，有效改善用户体验和服务质量。

本发明授权地理信息知识图谱推荐系统及其推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种地理信息知识图谱推荐方法，其特征在于， 地理信息知识图谱推荐方法包括以下步骤： 步骤1，在输入层中，获得当前用户-项目交互知识图谱和当前用户交互项目所处环境的地理信息知识图谱； 地理信息知识图谱和用户-项目交互知识图谱的嵌入矩阵为如下公式所示： Eg＝[u1,G；…；uN,g；p1,g；…；pM,g；v1,g；…；vW,g] Ef＝[u1,f；…；uN,f；p1,f；…；pM,f；v1,f；…；vQ,f] 用户-地理实体向量嵌入和用户-项目交互向量嵌入表示为其中，u表示embedding向量嵌入，i用于标识用户身份，g表示知识图谱中的地理实体编号，ui,g表示用户-地理信息交互的向量嵌入；f是功能编号，ui,f表示用户-项目交互的向量嵌入，d是embedding的维度； 中，p表示基于位置的服务项目，pi,g表示在地理知识图谱中第i个地理向量的embedding向量嵌入，pi,f表示在地理知识图谱中第i个功能向量的embedding向量嵌入，p起到连接v和u的作用； 功能实体和地理实体的embedding向量分别在用户-项目知识图谱和地理信息知识图谱中被表示为其中，v表示知识图谱中的embedding向量嵌入；h是用户身份标识，f是功能编号，k是地理实体编号； N和M分别表示地理信息知识图谱和用户-项目交互知识图谱中用户的数量，W和Q分别表示地理信息知识图谱和用户-项目交互知识图谱中的实体数量； 步骤2，在图卷积层中，需要聚合两个知识图谱中的信息传递给用户，因此在图卷积层中传播规则被定义为如下公式： 其中，表示的是第i个用户的知识图谱，表示的是第k个地理实体，⊙是哈达玛内积；表示的是与用户相关的地理实体样本，基于地理知识图谱的推荐系统这一功能的实现需要多个意图驱动，包括地理意图Ig和功能意图If，ej,g是用户ui的兴趣得分，βi,j是兴趣得分ej,g的注意力分数； βi,j的计算方式如下公式所示： 其中是第i个用户经过one-hot编码后的向量，是地理信息知识图谱中的关于地理实体g的第j个意图经过one-hot编码后的embedding向量，是属于地理意图Ig的全部个体，exp是以e为底的指数函数； 整个图卷积网络会根据以下公式，更新每个节点的权重，多层神经网络之间需要使用特定传播规则来调整各个权重系数，为了获得高阶图神经网络中的信息，低层与高层之间的信息传播遵循以下规律： 以上图卷积层学习到的两个不同分区的信息需要被融合起来，形成最后的用户的embedding向量和地理实体的embedding向量，以便对两者的匹配度进行计算；l和l-1分别代表图卷积网络中的l层和l-1层，Ig表示地理意图，If表示功能意图，rj,g是地理知识图谱中的第i个关系的嵌入向量，rt,f是功能知识图谱中第t个关系的嵌入向量；ej,g地理知识图谱中的第j个意图的嵌入向量，et,f是功能知识图谱中的第t个意图的嵌入向量；是对地理知识图谱中地理实体感兴趣的关系，是用户ui感兴趣的地理实体；βi,j是用户ui对地理实体的兴趣得分ej,g的注意力分数，βi,t是用户ui对功能的兴趣得分et,f的注意力分数；第i个用户和第i个地理实体的信息融合计算方法如下所示： 步骤3，反事实学习层使用反事实学习方法将地理信息知识图谱的信息添加到最后的推荐结果中，辅助推荐结果的生成。

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