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龙图腾网获悉三峡高科信息技术有限责任公司申请的专利文本信息的推荐方法、装置、电子设备及存储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：CN120633829B 。

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：202510619061.4，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权文本信息的推荐方法、装置、电子设备及存储介质是由张晨;陈云鹏;邓秋淼;黄崟钊;杨晓东;周宇鉴;李芹设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本信息的推荐方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种文本信息的推荐方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据分析技术领域，所述方法包括：获取数据表，数据表包括专利数据表以及用户数据表；获取异构图卷积推荐模型以及自然语言模型，异构图卷积推荐模型至少包括语义卷积层以及异构卷积层；将专利数据表和用户数据表输入语义卷积层进行语义提取，获得第一语义表示以及第二语义表示；将第一语义表示和第二语义表示输入异构卷积层进行关键词推荐，获得第一关键词组合；将第一关键词组合输入自然语言模型进行关键词推荐，获得第二关键词组合；按照第一关键词组合与第二关键词组合进行文本检索，输出对应的目标专利文本，提高了检索的全面性与准确性。

本发明授权文本信息的推荐方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种文本信息的推荐方法，其特征在于，包括： 获取数据表，所述数据表至少包括专利数据表以及用户数据表； 获取异构图卷积推荐模型以及自然语言模型，所述异构图卷积推荐模型至少包括语义卷积层以及异构卷积层； 将所述专利数据表和所述用户数据表输入语义卷积层进行语义提取，获得所述专利数据表对应的第一语义表示以及所述用户数据表对应的第二语义表示； 将所述第一语义表示和所述第二语义表示输入所述异构卷积层进行关键词推荐，获得对应的至少一个第一关键词组合； 将所述第一关键词组合输入所述自然语言模型进行关键词推荐，获得对应的至少一个第二关键词组合； 按照所述第一关键词组合与所述第二关键词组合进行文本检索，输出对应的目标专利文本； 其中，所述将所述第一语义表示和所述第二语义表示输入所述异构卷积层进行关键词推荐，获得对应的至少一个第一关键词组合，包括： 构建针对所述第一语义表示和所述第二语义表示的异构图，所述异构图若干种不同类型的图节点，且所述异构图中不同类型的所述图节点之间通过对应的节点关系进行连接； 获取各个所述图节点对应的节点属性； 获取各个所述节点关系对应的权重值； 采用所述权重值以及所述节点关系在所述异构图中进行路径寻找，获得所述第一语义表示和所述第二语义表示对应的候选边序列； 执行针对所述候选边序列的权重敏感随机游走，获得针对所述候选边序列的节点序列，并根据所述权重值计算所述节点序列对应的路径总权重，所述权重敏感随机游走为根据所述节点关系对应的权重值选择游走路径的算法，权重越高的节点关系，被选中的可能性越大； 将路径总权重大于或等于预设阈值的节点序列作为初始元路径； 采用所述节点属性对所述初始元路径进行增强，获得语义增强元路径； 对所述语义增强元路径进行分层采样，获得各个所述图节点对应的元路径邻居字典； 从所述异构卷积层中调用针对所述元路径邻居字典的参数矩阵； 采用所述参数矩阵和所述权重值对所述元路径邻居字典进行特征变换，并对变换后的输出结果进行加权聚合，输出所述元路径邻居字典对应的分组聚合结果； 通过训练好的注意力机制参数对所述分组聚合结果进行计算，输出对应的计算结果，并对所述计算结果进行特征加权聚合以及残差连接，输出所述第一语义表示的第一目标语义表示、以及所述第二语义表示对应的第二目标语义表示； 获取针对所述第一目标语义表示和所述第二目标语义表示的相似性算法； 采用所述相似性算法对所述第一目标语义表示和所述第二目标语义表示进行关键词推荐，生成对应的至少一个第一关键词组合。

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