清华大学李涓子获国家专利权
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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种基于分层图对比学习的知识感知多域推荐方法及系统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：CN116501956B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310347942.6，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于分层图对比学习的知识感知多域推荐方法及系统是由李涓子;李亚坤;侯磊;关勇;孟斌杰;张鹏;唐杰;许斌设计研发完成，并于2023-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于分层图对比学习的知识感知多域推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于分层图对比学习的知识感知多域推荐方法及系统，包括：获取分层交互网络上多个节点，通过加权求和平滑目标节点和邻居节点进行分层表示，基于分层消息传递机制，通过交互的项目及其连接的实体来聚合更多偏好知识；基于预设的对比学习方法，在分层节点中删除部分节点进行对比学习的数据增强；基于增强后的数据通过在跨多域中域共享图对比学习和在特定域中独域图对比学习，识别目标用户内在的偏好特征；基于目标用户内在的偏好特征进行多任务模型构建，对所述多任务模型进行优化训练生成多域推荐模型，通过所述多域推荐模型完成多域推荐。本发明解决了现有多域推荐难以准确推测用户喜好的问题。
本发明授权一种基于分层图对比学习的知识感知多域推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于分层图对比学习的知识感知多域推荐方法，其特征在于，包括： 获取分层交互网络上多个节点，通过加权求和平滑目标节点和邻居节点进行分层表示，基于分层消息传递机制，通过交互的项目及其连接的实体来聚合更多偏好知识； 基于预设的对比学习方法，在分层节点中删除部分节点进行对比学习的数据增强； 基于增强后的数据通过在跨多域中域共享图对比学习和在特定域中独域图对比学习，识别目标用户内在的偏好特征； 基于目标用户内在的偏好特征进行多任务模型构建，对所述多任务模型进行优化训练生成多域推荐模型，通过所述多域推荐模型完成多域推荐。
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