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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利一种基于多时间步异构图的多行为序列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：CN119515493B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202411493436.9，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权一种基于多时间步异构图的多行为序列推荐方法是由王习特;屈苏宸设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多时间步异构图的多行为序列推荐方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多时间步异构图的多行为序列推荐方法，包括：构建多时间步异构模块，采用多时间步异构图将时间信息、用户信息、多行为信息和物品信息建模，对单个用户兴趣进行挖掘；构建知识图谱信息增强模块，利用知识图谱中的合理性和语义信息来改善用户和物品的表示；构建多行为学习模块，综合多种行为信息的用户和物品表示；结合从不同视角获得的用户和项目，通过多时间步异构图信息、多行为信息和知识图谱信息生成嵌入向量。本发明技术方案能够更准确地捕捉用户、物品和多种行为之间的复杂关系，克服传统方法中因信息孤立导致的推荐准确度不足问题，确保系统能够更全面地把握用户的兴趣和行为模式，从而提高推荐的准确性和个性化水平。

本发明授权一种基于多时间步异构图的多行为序列推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多时间步异构图的多行为序列推荐方法，其特征在于，包括： S1、构建多时间步异构模块，采用多时间步异构图将时间信息、用户信息、多行为信息和物品信息建模，对单个用户兴趣进行挖掘； S2、构建知识图谱信息增强模块，利用知识图谱中的合理性和语义信息来改善用户和物品的表示，包括： S21、定义注意力函数，如下： 其中，表示物品节点；表示关系节点；表示邻居节点；使用物品节点，关系节点和邻居节点，通过线性变换和激活函数进行参数化的转换从而计算每个邻居节点与当前物品节点之间的注意力分数； S22、将计算得到的注意力分数归一化，得到每个邻居节点与当前物品节点之间的注意力权重，如下： S23、使用函数对注意力分数进行归一化，以确保所有注意力权重之和为1； S24、更新编号为的物品的嵌入，将编号为的物品在第次迭代的表示和加权求和的邻居节点表示相加，然后乘以权重矩阵，加上偏差项，再进行非线性变换得到如下： 其中，和表示可训练的参数；表示编号为的物品在第次迭代的表示； S25、利用基于翻译距离模型TransR和基于语义匹配的模型TATEC，生成知识表示，通过初始化获取两种不同的图表示和，其中，基于翻译距离模型TransR和基于语义匹配的模型TATEC，如下： S26、使用基于TransR损失函数和基于TATEC损失函数来优化KG的节点表示，其中，基于TransR损失函数和基于TATEC损失函数如下： S27、为了减少噪声信息的影响，计算图结构的一致性，计算公式如下： 其中，和均表示通过设置不同的种子采样的子图；表示一个计算所有物品节点的一致性参数的相似性函数；根据节点的一致性分数，进行概率计算确定交互图中的边保留，从而得到两个用户和物品子图和； S28、基于获得的两对具有不同强调信息的观点图,和,，在特定视图上的节点表示上进行对比学习，将同一节点的不同视图嵌入视为正样本对，并将不同视图的不同节点作为负样本对，定义如下公式： 通过基于知识的对比学习任务，从外部知识图谱补充物品侧的信息，减少外部噪声的影响； S3、构建多行为学习模块，综合多种行为信息的用户和物品表示； S4、结合从不同视角获得的用户和物品，通过多时间步异构图信息、多行为信息和知识图谱信息生成嵌入向量。

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