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龙图腾网获悉北京鸿途信达科技股份有限公司申请的专利一种基于图神经网络的多行为序列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：CN119493908B 。

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：202411557871.3，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于图神经网络的多行为序列推荐方法及系统是由张峰;张浩;高洁;张超;张宇宁设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的多行为序列推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的多行为序列推荐方法及系统，涉及推荐系统技术领域，包括，利用多行为序列数据，构建全局物品图，基于用户在全局物品图中的交互，获取用户交互图；在用户交互图中，构建用户节点特征矩阵和物品节点特征矩阵，并利用图神经网络对用户交互图进行特征学习，更新节点的表示；基于更新后的用户交互图，利用强化学习算法，并结合用户的反馈，生成个性化的推荐列表；本发明通过图神经网络和强化学习算法，能够有效解决传统推荐系统中的冷启动问题和推荐准确率下降的问题，为用户提供更具针对性和时效性的推荐结果，从而增强用户体验和满意度。

本发明授权一种基于图神经网络的多行为序列推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的多行为序列推荐方法，其特征在于：包括， 利用多行为序列数据，构建全局物品图，基于用户在全局物品图中的交互，获取用户交互图； 在用户交互图中，构建用户节点特征矩阵和物品节点特征矩阵，包括如下步骤， 基于用户交互图，统计历史交互次数； 统计用户交互最多的物品类别，并用独热编码表示，得到偏好物品类别； 收集用户最近一次交互的时间戳，得到最近交互时间； 将历史交互次数、偏好物品类别和最近交互时间进行整合，得到用户节点特征矩阵； 基于用户交互图，统计物品被交互次数； 在全局物品图中获取物品类别，使用独热编码表示，得到物品属性； 统计所有用户对同一物品的平均评分； 将被交互次数、物品属性和平均评分进行整合，得到物品节点特征矩阵； 利用图神经网络对用户交互图进行特征学习，更新节点的表示； 基于更新后的用户交互图，利用强化学习算法，并结合用户的反馈，生成个性化的推荐列表，包括如下步骤， 基于更新后的用户交互图，获取用户和物品节点的更新后的特征向量，利用用户节点的更新后的特征向量和当前时间的用户行为构成状态空间，利用物品节点的更新后的特征向量形成推荐列表构成动作空间，基于用户反馈，设定奖励机制； 利用DQN，计算在状态下采取动作的Q值，使用贝尔曼方程更新Q值； 使用ε-贪婪策略在探索和利用之间平衡，决定动作选择； 基于学习到的Q值输出推荐物品的概率分布，从中选取Q值最大的推荐列表，在生成推荐列表时，考虑用户的实时行为数据，动态调整推荐内容，生成包含推荐物品的ID和名称的个性化推荐列表。

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