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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于异质图注意力的个性化推荐方法、系统及电子设备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：CN116680475B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202310659088.7，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于异质图注意力的个性化推荐方法、系统及电子设备是由程渤;许秋曼;陈玉立;张书浩设计研发完成，并于2023-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于异质图注意力的个性化推荐方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明的目的是提供一种基于异质图注意力的个性化推荐方法、系统及电子设备，涉及个性化推荐技术领域。方法包括基于多个用户的推荐内容数据构建异质图；异质图包括用户‑内容侧异质图和内容‑内容属性侧异质图；确定异质图的嵌入向量表示；以嵌入向量为输入，对结合多头注意力机制的图神经网络进行训练，得到目标用户对不同内容的相关性预测得分；确定相关性预测得分最高的前预设个数个内容为目标用户的推荐内容。本发明通过训练结合多头注意力机制的图神经网络，能够提高个性化推荐内容的合理性。

本发明授权基于异质图注意力的个性化推荐方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于异质图注意力的个性化推荐方法，其特征在于，包括： 基于多个用户的推荐内容数据构建异质图；所述异质图包括用户-内容侧异质图和内容-内容属性侧异质图； 确定所述异质图的嵌入向量表示；所述嵌入向量表示包括用户节点嵌入表示、内容节点嵌入表示、内容属性节点嵌入表示和用户-内容间多行为交互边的嵌入表示，以及内容-内容属性间多类型关系边的嵌入表示； 以所述嵌入向量为输入，对结合多头注意力机制的图神经网络进行训练，得到目标用户对不同内容的相关性预测得分； 确定相关性预测得分最高的前预设个数个内容为目标用户的推荐内容； 所述确定所述异质图的嵌入向量表示包括： 对所述异质图中的节点进行特征提取，得到节点特征向量；所述节点包括：用户节点、内容节点和内容属性节点；所述节点特征向量包括用户节点特征向量、内容节点特征向量和内容属性节点特征向量； 根据所述节点特征向量，确定不同节点的嵌入向量表示； 将不同节点的嵌入向量表示进行拼接，得到节点嵌入表示；所述节点嵌入表示包括用户节点嵌入表示、内容节点嵌入表示和内容属性节点嵌入表示； 对用户-内容间多行为交互边进行时间编码嵌入向量处理，得到用户-内容间多行为交互边的嵌入表示； 对内容-内容属性间多类型关系边进行随机初始化嵌入处理，得到所述内容-内容属性间多类型关系边的嵌入表示； 结合多头注意力机制的图神经网络的损失函数为： 其中，为损失函数；为用户与内容间多类型交互行为侧使用的pairwise损失函数；为图谱损失函数；为L2正则化损失；为图谱损失函数权重；为L2正则化损失权重； 以所述嵌入向量为输入，对结合多头注意力机制的图神经网络进行训练，得到目标用户对不同内容的相关性预测得分，包括： 对于任一注意力头，根据目标节点的嵌入向量表示确定查询向量和值向量，根据源侧节点的嵌入向量表示确定键向量，将查询向量和键向量进行相似度计算和softmax变换后，得到源侧节点与目标节点对应的权重系数矩阵； 将多个注意力头对应的权重系数矩阵进行线性变换和融合处理，得到注意力权重分数； 确定注意力权重分数与值向量之积为目标节点的嵌入向量表示的变化量； 确定不同关系下的嵌入向量表示的变化量的权重； 根据不同关系下的嵌入向量表示的变化量及其权重确定目标节点的嵌入更新变化量，进而确定更新后源侧节点的嵌入向量表示和更新后目标节点的嵌入向量表示； 根据更新后源侧节点的嵌入向量表示和更新后目标节点的嵌入向量表示，确定源侧节点到目标节点的相关性预测得分。

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