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龙图腾网获悉江苏亿友慧云软件股份有限公司申请的专利一种基于谱图神经网络的协同过滤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：CN120277279B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202510748374.X，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种基于谱图神经网络的协同过滤推荐方法是由沈逸明;沈利辉;赵朋朋;刘峰;沈利东设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于谱图神经网络的协同过滤推荐方法在说明书摘要公布了：本申请涉及机器学习技术领域，特别是涉及一种基于谱图神经网络的协同过滤推荐方法。所述方法，包括：基于用户‑项目交互图，使用谱GNN生成所述用户‑项目交互图对应的图嵌入信号，具体步骤包括：基于谱GNN的原始滤波函数，使用频率信号缩放函数对所述原始滤波函数进行缩放生成第一滤波函数；分别使用单项式基近似所述第一滤波函数训练生成低频滤波函数和高频滤波函数；基于用户‑项目交互图，分别使用低频滤波函数和高频滤波函数生成所述用户‑项目交互图对应低频的图嵌入信号和高频的图嵌入信号。本申请的一种基于谱图神经网络的协同过滤推荐方法，能够充分保留用户项目交互图的特征，避免推荐结果的同质化。

本发明授权一种基于谱图神经网络的协同过滤推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于谱图神经网络的协同过滤推荐方法，包括： 基于用户-项目交互图，使用谱GNN生成所述用户-项目交互图对应的图嵌入信号，所述图嵌入信号包括低频的图嵌入信号和高频的图嵌入信号； 对所述高频的图嵌入信号进行空间翻转； 分别基于所述低频的图嵌入信号和空间翻转后的高频的图嵌入信号进行推荐预测，并训练生成低频协同过滤推荐模型和高频协同过滤推荐模型； 使用所述低频协同过滤推荐模型或所述高频协同过滤推荐模型，进行用户的下一交互项目的预测； 其中，所述基于用户-项目交互图，使用谱GNN生成所述用户-项目交互图对应的图嵌入信号的具体步骤包括： 基于谱GNN的原始滤波函数，使用频率信号缩放函数对所述原始滤波函数进行缩放生成第一滤波函数，具体步骤采用如下公式： ； ； 其中，为用户-项目交互图的邻接矩阵进行特征值分解后的特征值，为原始滤波函数，为频率信号缩放函数，为第一滤波函数，、和为缩放参数，，用于控制波形的陡峭程度，当时，被用来提取低频信号；当时，被用来提取高频信号；被用来控制波形的位置；被用于缩放提取波形的大小； 分别使用单项式基近似所述第一滤波函数训练生成低频滤波函数和高频滤波函数； 基于用户-项目交互图，分别使用低频滤波函数和高频滤波函数生成所述用户-项目交互图对应的低频的图嵌入信号和高频的图嵌入信号。

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