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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种高效知识蒸馏的知识图谱推荐方法、设备及介质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：CN119961519B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510061002.X，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种高效知识蒸馏的知识图谱推荐方法、设备及介质是由许勇;李芷珊设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高效知识蒸馏的知识图谱推荐方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高效知识蒸馏的知识图谱推荐方法、设备及介质，其中方法包括：通过四项蒸馏任务，将知识从大型的基于知识图谱的教师模型转移到小型的单层图注意力网络学生模型中，其中四项蒸馏任务包括：1用户嵌入和物品嵌入的蒸馏；2用户嵌入和物品嵌入的角度蒸馏；3用户和物品预测结果的蒸馏；4用户和物品预测结果的蒸馏；获取输入数据，输入经过四项蒸馏任务获得的学生模型中，输出推荐结果。本发明除了在嵌入层面和预测层面进行知识蒸馏，还在角度属性和知识图谱注意力信息层面实现知识蒸馏，不仅能提高模型训练的收敛速度，还能更有效地提取知识图谱中的信息，缓解KG中的数据噪声问题和冷启动问题。

本发明授权一种高效知识蒸馏的知识图谱推荐方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种高效知识蒸馏的知识图谱推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过四项蒸馏任务，将知识从大型的基于知识图谱的教师模型转移到小型的单层图注意力网络学生模型中，其中四项蒸馏任务包括：1用户嵌入和物品嵌入的蒸馏；2用户嵌入和物品嵌入的角度蒸馏；3用户和物品预测结果的蒸馏；4知识图谱注意力信息的蒸馏； 获取输入数据，将输入数据输入经过四项蒸馏任务训练获得的学生模型中，学生模型输出推荐结果； 所述知识图谱推荐方法还包括以下步骤： 对蒸馏后的用户嵌入和项目嵌入使用内积作为得分函数，计算出用户偏好得分： 采用BPRloss捕捉用户-项目成对之间的偏好，以优化学生模型的参数： 式中，O＝{ui,vj,vk|ui,vj∈O+,ui,vk∈O-}是由观察到的交互信息O+和未观察到的交互信息O-组成的训练数据集；σ表示的是sigmoid函数；表示学生模型中用户i对物品正样本j的预测偏好，表示学生模型中用户i对物品负样本k的预测偏好； 在四项蒸馏任务和正则化范式的强化下，总体优化目标如下： 式中，λ1，λ2，λ3，λ4，λ5为不同蒸馏任务和正则化范式的权重；表示用户嵌入和物品嵌入的蒸馏损失函数，表示用户嵌入和物品嵌入的角度蒸馏损失函数，表示用户和物品预测结果的蒸馏损失函数，表示知识图谱注意力信息的蒸馏损失函数；表示单层图注意力网络的权重衰减正则化；表示单层GAT网络所有的权重参数，表示LF范式的平方。

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