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龙图腾网获悉中南财经政法大学申请的专利一种基于异质图卷积神经网络的学术论文推荐方法及系统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：CN114510630B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202111665095.5，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于异质图卷积神经网络的学术论文推荐方法及系统是由马霄;曾江峰;叶逸;邓秋淼;杨婷婷;江池设计研发完成，并于2021-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于异质图卷积神经网络的学术论文推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于异质图卷积神经网络的学术论文推荐方法及系统，包括：获取作者数据和论文数据，构建包含作者属性信息和论文属性信息的异质学术网络；在所述异质学术网络中，利用基于注意力机制的异质图卷积神经网络模型分别学习得到作者节点的表示向量和论文节点的表示向量；将作者节点的表示向量与论文节点的表示向量进行拼接融合操作，基于多层感知机的思想进行模型训练，获取目标作者对论文的研究偏好，生成所述目标作者的论文推荐列表。本发明的学术论文推荐方法能够有效捕获异质学术网络中的作者与论文的特征信息，提高节点表示效率，提高论文推荐的准确度。

本发明授权一种基于异质图卷积神经网络的学术论文推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于异质图卷积神经网络的学术论文推荐方法，其特征在于，所述学术论文推荐方法，包括步骤： S100：获取作者数据和论文数据，并进行预处理操作；根据预处理的数据按照不同对象之间的关系，以每个节点代表一个对象，节点间的边代表两个连接的对象之间的关系，构建包含作者属性信息和论文属性信息的异质学术网络； S200：在所述异质学术网络中，利用基于注意力机制的异质图卷积神经网络模型分别学习得到作者节点的表示向量和论文节点的表示向量； S300：将作者节点的表示向量与论文节点的表示向量进行拼接融合操作，基于多层感知机的思想进行模型训练，获取目标作者对论文的研究偏好，生成所述目标作者的论文推荐列表； 所述得到作者节点的表示向量，包括步骤： 在进行聚合操作之前首先为每个作者节点添加一个自环； 对于作者节点a,a∈VA，其中VA是作者的属性信息的节点集，使用代表作者节点在神经网络第k层的表示向量，对于作者节点a与每个相邻节点i，为每个链接关系ea＝a,i∈EA，其中EA是作者的属性信息的边集，计算的注意力系数公式如下： 其中LeakyReLU为激活函数，WA为权重矩阵，表示作者节点a的相邻节点i在第k+1层网络的表示向量，注意力系数反映了对于作者节点a链接关系ea的重要性程度； 利用注意力机制获取作者节点与相邻节点之间不同关系的权重，选择出重要的异质信息，有偏向地对邻域进行聚合，然后进行非线性变换，通过堆叠多层网络循环使用聚合和非线性变换两个步骤，在最后一个卷积层输出异质学术网络中作者节点的表示Za。

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