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龙图腾网获悉南昌航空大学申请的专利一种基于邻居聚合异质图神经网络的电影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：CN120994872B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511517718.2，技术领域涉及：G06F16/735；该发明授权一种基于邻居聚合异质图神经网络的电影推荐方法是由邹佳胜;舒坚设计研发完成，并于2025-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于邻居聚合异质图神经网络的电影推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于邻居聚合异质图神经网络的电影推荐方法，包括：构造用户‑电影的异质图，并为每个节点构造对应的同质子图；对异质图使用随机游走得到节点序列集合，输入到跳字模型中得到各节点的初始嵌入向量；将不同类型节点嵌入映射至同一向量空间，得到各节点特征投影后的向量；计算自适应注意力权重；对自适应注意力权重进行优化，再通过加权聚合得到同类型节点嵌入向量；聚合异质图中节点的直接邻居得到跨类型节点嵌入向量，进而得到最终的节点嵌入向量，对用户节点嵌入向量和电影节点嵌入向量拼接后，输入到多层感知机中得到推荐值，依据推荐值对用户进行电影推荐。本发明能够解决现有技术精度不高且性能较低的问题。

本发明授权一种基于邻居聚合异质图神经网络的电影推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于邻居聚合异质图神经网络的电影推荐方法，其特征在于，包括： 步骤S1，读取用户-电影数据库，构造用户-电影的异质图，根据异质图中同类型节点之间的距离，为每个节点构造对应的同质子图； 步骤S2，对异质图使用随机游走得到节点序列集合，输入到跳字模型中得到各节点的初始嵌入向量； 步骤S3，基于各节点的初始嵌入向量，将不同类型节点嵌入映射至同一向量空间，得到各节点特征投影后的向量； 步骤S4，基于各节点特征投影后的向量，对节点所对应的同质子图中邻居节点使用图自注意力机制计算自适应注意力权重； 步骤S5，利用异质图中节点对之间的路径实例数量作为聚合同类型节点的辅助权重，对自适应注意力权重进行优化，将优化后的自适应注意力权重与同质子图中的邻居初始嵌入向量加权聚合得到同类型节点嵌入向量； 步骤S6，使用多头注意力机制聚合异质图中节点的直接邻居得到跨类型节点嵌入向量，将同类型节点嵌入向量和跨类型节点嵌入向量拼接形成最终的节点嵌入向量，根据不同的节点类型将最终的节点嵌入向量分为用户节点嵌入向量和电影节点嵌入向量，对用户节点嵌入向量和电影节点嵌入向量拼接后，输入到多层感知机中得到推荐值，依据推荐值对用户进行电影推荐； 步骤S1具体包括： 步骤S11，读取用户-电影数据库，构造用户-电影的异质图，，其中，表示节点的集合，表示边的集合，表示节点类型的集合，表示边类型的集合； 步骤S12，使用广度优先搜索的方法查找与节点的距离在之内的所有邻居节点，为节点对应的同质子图构造节点集，表达式为： 其中，表示同质子图的节点集，和分别表示节点和节点的节点类型，表示节点和节点之间的距离；是一个超参数，表示提取子图的阶数； 步骤S13，为同质子图构造边集，分为两个部分，第一部分是保留异质图中同类型节点之间的连边构成边集，表达式为： 其中，是节点和节点之间的连边； 第二部分是对于同质子图中的节点和节点，若这两个节点在异质图中存在路径，且，表示与节点在异质图中存在路径，且路径长度最短的同类型节点集合，则给节点和节点之间增加连边，由此构成边集，表达式为： 同质子图的边集由与的并集构成，表达式为： 。

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南昌航空大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市红谷滩区丰和南大道696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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