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龙图腾网获悉大连大学申请的专利一种融合GNN和ResNet的知识图谱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：CN115114528B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202210768901.X，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种融合GNN和ResNet的知识图谱推荐方法是由钟兆前;车超;刘媛媛设计研发完成，并于2022-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合GNN和ResNet的知识图谱推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合GNN和ResNet的知识图谱推荐方法，包括：通过GNN模型分别嵌入用户项目二分图中的用户表示和知识图谱中的项目表示；在GNN模型每层的输出向量间添加残差连接，使得各层结点表示均具有区分度，以此保证每个节点的唯一性和独特性；基于门控的插值混合和分层采样相结合方式获取包含丰富信息的高质量难负样本；将所述用户表示和项目表示进行加和池化操作生成用于预测的用户嵌入表示和项目嵌入表示；通过所述用户嵌入表示和项目嵌入表示，得到预测的匹配分数，并基于匹配分数进行推荐。本发明有效缓解了GNN层数增加所带来的过平滑问题；提高了推荐模型的泛化能力和鲁棒性，使推荐结果更为准确且具有个性化的优点。

本发明授权一种融合GNN和ResNet的知识图谱推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种融合GNN和ResNet的知识图谱推荐方法，其特征在于，包括： 通过GNN模型分别嵌入用户项目二分图中的用户表示和知识图谱中的项目表示； 在GNN模型每层的输出向量间添加残差连接，使得各层结点表示均具有区分度，以此保证每个节点的唯一性和独特性； 基于门控的插值混合和分层采样相结合方式获取包含丰富信息的高质量难负样本，具体为： 将正样本信息加入到候选负样本集合ε中，以构成虚拟候选负样本集合通过门控单元自适应的学习正负样本的混合比例；对于每个候选的负嵌入正混合操作形式化为： 其中，是对每跳进行采样的混合系数，从0,1中取样，定义如下： w是可训练权重,b是偏置； 利用GNN分层聚合采样的方式得到最终负样本集合ε”；对于GNN的每一层l0≤l≤L，从ε'l采样候选负样本嵌入其包含候选负样本集合ε所有层的嵌入表示； 将所述用户表示和项目表示进行加和池化操作生成用于预测的用户嵌入表示和项目嵌入表示； 通过所述用户嵌入表示和项目嵌入表示，得到预测的匹配分数，并基于匹配分数进行推荐。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人大连大学，其通讯地址为：116622 辽宁省大连市经济技术开发区学府大街10号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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