清华大学高跃获国家专利权
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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于层级化多通道超图建模的用户属性推断方法及装置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：CN116401447B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202310217002.5，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于层级化多通道超图建模的用户属性推断方法及装置是由高跃;吉书仪设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于层级化多通道超图建模的用户属性推断方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于层级化多通道超图建模的用户属性推断方法及装置，其中，方法包括：基于网络数据构建用户和物品的层级化多通道属性超边组和交互超边组；基于注意力机制的层级化多通道属性超边组和交互超边组融合构建超图对；根据超图对和对应的超图关联矩阵构建层级化多通道超图卷积网络，并学习超图嵌入；根据总体表示和矩阵分解推算用户属性，并优化协同过滤任务和用户属性推断任务。由此，解决了相关技术中，未将协同过滤与用户属性建模推断任务交替优化并互相增强，且带有属性数据的用户‑物品交互网络中的关联复杂，难以精确建模其中的高阶复杂关联，属性数据和交互数据均较为稀疏，降低用户属性推断效果等问题。
本发明授权基于层级化多通道超图建模的用户属性推断方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于层级化多通道超图建模的用户属性推断方法，其特征在于，包括以下步骤： 将用户-物品交互网络和属性数据数据处理为网络数据； 基于所述网络数据构建用户和物品的层级化多通道属性超边组和交互超边组； 基于注意力机制的所述层级化多通道属性超边组和所述交互超边组融合构建超图对，并获取所述超图对对应的超图关联矩阵； 根据所述超图对和所述对应的超图关联矩阵构建层级化多通道超图卷积网络，并学习超图嵌入，以学习用户、物品属性空间表示和交互空间表示，且基于全连接层学习每个属性的语义空间表示； 将所述学习的用户、所述物品属性空间表示和所述交互空间表示融合为总体表示，并基于内积预测用户-物品交互得分； 根据所述总体表示和矩阵分解推断用户属性，并优化协同过滤任务和用户属性推断任务。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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