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龙图腾网获悉中南大学申请的专利医养康服务的推荐方法、训练方法、电子设备及介质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：CN120179892B 。

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：202510150164.0，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权医养康服务的推荐方法、训练方法、电子设备及介质是由冯辉;张弛;李晓阳;郭永真;赵一楠;刘江设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本医养康服务的推荐方法、训练方法、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本申请提出一种医养康服务的推荐方法、训练方法、电子设备及介质，以医养康服务，以及至少两种用户标签作为训练数据，对智能体进行训练，智能体可完成用户需求画像的构建、用户标签关联度的计算，并据此进行医养康服务预测，这种智能体的训练实现，能使医养康服务更为精准、高效且智能化。

本发明授权医养康服务的推荐方法、训练方法、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种医养康服务推荐智能体的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括： 获得训练数据，所述训练数据包括：医养康服务，以及至少两种与所述医养康服务相关的用户标签；以及 利用所述训练数据，对智能体进行训练，所述智能体具体用于：利用所述至少两种用户标签构建用户需求画像，所述用户标签为健康标签、行为标签、环境标签、服务偏好标签或满意度标签；计算所述用户标签之间关联度；以及，基于所述用户需求画像和所述关联度，进行医养康服务预测， 利用所述至少两种用户标签构建用户需求画像，具体包括： 对所述至少两种用户标签进行特征融合，得到高维特征向量； 基于所述用户标签，得到至少两种需求预测；以及 利用以所述高维特征向量及所述需求预测为输入的强化学习方法，获得所述用户需求画像， 计算所述用户标签之间关联度，具体包括： 提取所述用户标签中的结构化数据；以及 利用图神经网络，对所述结构化数据进行处理，得到所述关联度， 所述图神经网络处理中添加注意力机制，并与长短期记忆网络结合，所述长短期记忆网络用于根据所述用户标签中的非结构化数据和时序数据，完成所述关联度的动态表达， 基于所述用户需求画像和所述关联度，进行医养康服务预测，具体为：采用包含注意力机制以及任务自适应奖励机制并与A*算法结合的强化学习方法，由所述用户需求画像和所述关联度，得到医养康预测服务， 其中，利用图神经网络，对所述结构化数据进行处理，得到所述关联度，具体包括： 建模所述结构化数据所对应特征之间的复杂非欧几里得关系； 建模图结构，每个特征为图中的节点，特征之间的关系为图中的边；以及 使用图神经网络学习所述复杂非欧几里得关系。

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