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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利一种基于知识图注意力网络的社交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：CN115374347B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202210802836.8，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于知识图注意力网络的社交推荐方法是由王逊;徐长林;黄树成;金梦清设计研发完成，并于2022-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图注意力网络的社交推荐方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于知识图注意力网络的社交推荐方法，属于数据挖掘、机器学习技术领域，本方法首先将社交网络和用户‑项目二部图结合，构建社交推荐图，使用户可以捕获其他相似用户与项目的交互记录，为用户挖掘可能感兴趣但缺乏交互的项目。然后与项目知识图谱一同输入，构建两条数据处理通道，利用注意力机制计算传播权重，分别进行多层卷积，输出每层的用户和项目特征表达，最后将多层特征融合，进行计算得到用户对项目的兴趣评分。本发明考虑了用户间的相似性对推荐结果的影响，更深层次的挖掘了用户的兴趣，同时利用两种图谱进行建模，分开处理，解决了用户和项目实体之间特征不兼容的问题，使得推荐效果更具解释性，精确度更高。

本发明授权一种基于知识图注意力网络的社交推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图注意力网络的社交推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，通过用户社交信息、用户与项目交互记录，以用户和项目实体为节点，实体间关系为线的方式构建社交推荐图；通过项目三元组数据，以项目实体为节点，项目间关系为线的方式，构建项目知识图谱； S2，将社交推荐图和项目知识图谱，采用TransD模型进行知识嵌入，获得两个图中实体的向量表达； S3，将社交推荐图中实体的向量表达，利用图卷积网络的模型，实现邻域消息的传播聚合，通过注意力机制计算网络传播路径的权重，将社交推荐图中的用户-项目二部图先进行一次卷积，使用户实体的向量表达聚合项目实体的向量表达，获得含有邻域项目信息的用户特征向量，然后通过社交网络将用户特征向量进行多次卷积，输出多层用户的特征向量； S4，将项目知识图谱中的项目向量表达，进行多次传播聚合，计算用户对项目间关系的注意力参数作为传播权重，输出多层项目的特征向量； S5，将S3和S4中得到的多层用户特征向量和多层项目特征向量进行融合，强化用户和项目特征向量中邻域的表达效果，得到用户和项目的最终特征向量； S6，根据用户和项目的最终特征向量，利用点乘的方式计算用户对项目的得分，利用损失函数进行优化训练参数，进行多次训练，最后根据得分进行排序，输出用户感兴趣的项目。

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