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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于知识图谱的服务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：CN116108229B 。

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：202211644346.6，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权一种基于知识图谱的服务推荐方法是由柳先辉;张小婉设计研发完成，并于2022-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱的服务推荐方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于知识图谱的服务推荐方法，包括步骤：S1、将用户的交互矩阵数据转化为二部图，再将二部图中的非用户实体和知识图谱中的实体相匹配，与知识图谱联合形成联合图；S2、使用知识图嵌入方法将联合图的实体和关系参数化为向量表示；S3、将实体的表示输入多层图注意网络，用注意力机制分别计算每个实体的邻居实体权重，并进行加权；S4、对本节点的表示和步骤3得到的加权结果进行聚合；S5、重复步骤3‑4，使每个实体递归地聚合其邻居实体，得到用户和实体的最终表示；S6、根据用户和实体的最终表示做预测，预测用户对服务偏好的概率。本发明方法引入知识图谱辅助信息，提高了推荐系统的推荐效果。

本发明授权一种基于知识图谱的服务推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱的服务推荐方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、将用户的交互矩阵数据转化为二部图，再将二部图中的非用户实体和知识图谱中的实体相匹配，与知识图谱联合形成联合图； 步骤2、使用知识图嵌入方法将联合图的实体和关系参数化为向量表示； 步骤3、将实体的表示输入多层图注意网络，用注意力机制分别计算每个实体的邻居实体权重，并进行加权； 步骤4、对本节点的表示和步骤3得到的加权结果进行聚合； 步骤5、重复步骤3和步骤4，使每个实体递归地聚合其邻居实体，得到用户和实体的最终表示； 步骤6、根据用户和实体的最终表示做预测，预测用户对服务偏好的概率； 步骤3.定义Nh＝{h,r,t|h,r,t∈G}，用注意力机制聚合头实体h的邻居实体； 步骤3.1.计算权重：πh，r，t＝λ1WretTtanhWreh+er+λ1Wret+erTtanhWreh+1-2λ1Wret-erTWreh；其中λ1为超参数，Wr∈Rk×d是关系r的变换矩阵，eh、er、et分别是头实体h、关系r、尾实体t的向量形式，d为向量的维度，k为关系空间的维度； 步骤3.2.然后通过softmax函数对权重πh,r,t进行归一化： 步骤3.3.计算 步骤4.使用Bi-Interaction聚合器对eh和步骤3.3得到的eNh进行聚合，其中eh是头实体h的向量表示： 其中W1,W2∈Rd×d′，d与d′为向量维度，⊙表示元素乘积； 步骤5.重复执行步骤3-4；第i次执行步骤3-4结束时，头实体h的向量为：其中的计算式为： 是第i-1次执行步骤3-4结束时尾实体t的向量。

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