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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于动态图神经网络的商品对齐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：CN118709693B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202410877618.X，技术领域涉及：G06F40/295；该发明授权一种基于动态图神经网络的商品对齐方法是由段思睿;陈健;王蓉;贾朝龙;李茜;李暾;肖云鹏设计研发完成，并于2024-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态图神经网络的商品对齐方法在说明书摘要公布了：本发明属于网络对齐技术应用领域，具体涉及一种基于动态图神经网络的商品对齐方法，包括：获取不同电商平台的商品信息，确定待匹配商品，将不同电商平台的商品信息输入训练好的动态图神经网络，得到待匹配商品与其余商品的匹配分数，选取与待匹配商品处于不同电商平台且匹配分数最高的商品作为待匹配商品的对齐商品；本发明设计了基于时间感知上下文演化模块，在处理电商平台的数据时，捕捉随时间变化的商品属性之间的时间关系；本发明采用时间关系注意力机制，确保了在考虑商品属性与商品关系的同时通过评估并赋予不同时间点以相应的注意力权重，精准反映了各个时间节点的贡献度及重要性，从而实现更加精准的跨平台商品匹配。

本发明授权一种基于动态图神经网络的商品对齐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态图神经网络的商品对齐方法，其特征在于，包括：获取不同电商平台的商品信息，确定待匹配商品，将不同电商平台的商品信息输入训练好的动态图神经网络，得到待匹配商品与其余商品的匹配分数，选取与待匹配商品处于不同电商平台且匹配分数最高的商品作为待匹配商品的对齐商品；所述动态图神经网络包括：上下文演化模块、图注意网络GAT、GCN-GRU组合网络； 动态图神经网络的训练过程包括： S1、获取不同电商平台的商品信息，对商品信息进行提取，得到商品序列；所述商品序列包括多个商品，每个商品包括基本属性及其属性值；所述基本属性按照出现的时间顺序排列； S2、采用上下文聚类方法对商品序列进行上下文聚类，得到商品簇集合； S3、构建商品簇集合中每个商品簇的商品知识图谱；所述商品知识图谱的节点为商品，边为商品之间的关系； S4、将商品簇及其商品知识图谱输入上下文演化模块得到每个商品簇的商品嵌入； S5、将商品簇的商品嵌入输入GAT利用时间关系注意力机制进行处理，得到每个商品簇的每个商品的隐含特征表示； S6、确定目标商品，将商品簇的每个商品的隐含特征表示输入GCN-GRU组合网络，得到目标商品最终的嵌入表示； S7、将目标商品最终的嵌入表示输入全连接层，得到目标商品的预测结果； S8、根据目标商品的预测结果计算损失函数值，根据损失函数值更新模型参数，当损失函数值最小时，完成模型训练； 上下文演化模块包括：GNN编码器和时间上下文编码器；上下文演化模块对商品簇及其商品知识图谱进行处理包括： S41、将商品簇输入时间上下文编码器聚合上下文信息，得到商品簇的每个商品的时间向量； S42、将商品簇的商品知识图谱输入GNN编码器，得到商品簇的每个商品的关系向量； S43、分别对商品簇的每个商品的时间向量和关系向量进行嵌入，并将嵌入结果进行融合，得到每个商品簇的商品嵌入。

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