买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于去平滑图卷积神经网络的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：CN115221410B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202210883824.2，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于去平滑图卷积神经网络的推荐方法及系统是由殷建;常宇鹏;李炳廷;刘晓伟;吴国庆设计研发完成，并于2022-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于去平滑图卷积神经网络的推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于去平滑图卷积神经网络的推荐方法及系统，包括以下步骤：通过用户‑物品交互图获得用户节点的初始嵌入向量和物品节点的初始嵌入向量作为训练样本；通过基于去平滑模块的多层图卷积神经网络模型对所述训练样本进行平滑卷积聚合操作，得到各阶的用户嵌入向量和物品嵌入向量；将获得的各阶用户嵌入向量、物品嵌入向量表示分别进行层组合，将层组合后获得的最终的用户嵌入向量和物品嵌入向量进行内积运算，得到所述训练样本的预测得分；采用BPR‑Loss对基于去平滑模块的多层图卷积神经网络模型进行训练，得到训练好的推荐模型。本发明的去平滑模块能帮助图节点保持其多样性，防止了节点的特征多样性退化。

本发明授权一种基于去平滑图卷积神经网络的推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于去平滑图卷积神经网络的推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：通过用户-物品交互图获得用户节点的初始嵌入向量和物品节点的初始嵌入向量作为训练样本； 步骤2：通过基于去平滑模块的多层图卷积神经网络模型对所述训练样本进行平滑卷积聚合操作，得到每一层去平滑模块的多层图卷积神经网络的用户向量表示和物品向量表示； 在所述步骤2中，在图卷积神经网络模型中每一层增加去平滑模块，所述去平滑模块基于掩码矩阵分别与用户节点的初始嵌入向量、物品节点的初始嵌入向量相乘来选择节点是否调出卷积操作； 对于每个去平滑图卷积层，去平滑模块生成一个掩码矩阵，生成的掩码矩阵是一个对角矩阵，其对角线由个0和个1组成，其中，是采样率，N是对应的掩码矩阵的维数； 表示将节点执行标准的图卷积操作：；表示节点i为采样节点，即选择该节点跳过卷积操作，直接将其嵌入向量输出：，通过掩码矩阵来进行选择节点是否跳过卷积，可以表示各阶的用户或物品的嵌入向量，即代表了，...；其中，表示第l层的输入的嵌入向量，为用户-物品交互图的邻接矩阵A添加自连接后的对称归一化形式，为单位矩阵； 步骤3：将每一层的用户向量表示、物品向量表示分别进行层组合，根据层组合后的用户向量表示和物品向量表示进行运算得到所述训练样本的预测得分； 步骤4：采用BPR-Loss对基于去平滑模块的多层图卷积神经网络模型进行训练，得到训练好的推荐模型。

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山东大学，其通讯地址为：264209 山东省威海市文化西路180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”。