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龙图腾网获悉山东师范大学申请的专利一种基于多图语义融合的多行为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：CN115618125B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202211198942.6，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种基于多图语义融合的多行为推荐方法及系统是由鲁燃;朱英政;梁秀芳;段化娟;刘培玉设计研发完成，并于2022-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多图语义融合的多行为推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于多图语义融合的多行为推荐方法及系统，涉及深度学习技术和推荐领域,构造用户‑用户图、项目‑项目图和用户‑项目多行为交互图；将三个图中的节点及边在同一个空间中进行嵌入；学习特定类型行为的上下文消息，捕获不同行为对于目标用户的重要性；对用户节点与项目节点分别进行融合；对融合后的用户节点与项目节点进行内积操作，根据内积的得分情况进行排序，将得分高的项目有效推荐给用户；本发明利用构造的用户图、项目图和多行为交互图中联合学习包含各行为特征的节点的高阶表示，有效利用不同行为自身携带的语义挖掘了行为的上下文信息，并通过在同类型节点图中挖掘同类型节点之间传递的高阶协同信号，提高了消息传播质量。

本发明授权一种基于多图语义融合的多行为推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多图语义融合的多行为推荐方法，其特征在于，包括： 根据提供的用户与项目数据，构造用户-用户图、项目-项目图和用户-项目多行为交互图； 将三个图中的节点及边在同一个空间中进行嵌入，得到嵌入后的用户表示和项目表示； 从用户-项目多行为交互图中学习特定类型行为的上下文消息，对不同上下文信息进行整合，捕获不同行为对于目标用户的重要性； 从用户-用户图与项目-项目图不同层的邻居中，获得不同强度的协作关系； 基于不同行为对于目标用户的重要性和不同强度的协作关系，对用户节点与项目节点分别进行融合； 对融合后的用户节点与项目节点进行内积操作，根据内积的得分情况进行排序，将得分高的项目有效推荐给用户； 其中，从构造的用户-项目多行为交互图中学习特定类型行为的上下文消息，并决定不同类型行为的语义强度，使学习到的节点能充分包含不同行为上下文信息，按照不同的行为强度对不同上下文信息进行整合； 使用图注意力机制获取用户-用户图与项目-项目图中与目标节点交互邻域相互传递的不同强度消息，实现对节点的领域信息有效的聚合，丰富节点自身的语义； 所述对用户节点与项目节点分别进行融合，是将从聚合后的用户-项目图中获得的节点信息和从用户-用户图与项目-项目图中学习的节点嵌入，进行连接操作。

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山东师范大学，其通讯地址为：250014 山东省济南市历下区文化东路88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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