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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于增强对比表征的在线社交平台好友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：CN120011655B 。

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：202510077131.8，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种基于增强对比表征的在线社交平台好友推荐方法是由马钢峰;杨旭华;周艳波设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于增强对比表征的在线社交平台好友推荐方法在说明书摘要公布了：一种基于增强对比表征的在线社交平台好友推荐方法，首先，为在线社交平台构建社交网络和经过噪声扰动的负网络；接着，使用图神经网络提取社交网络和负网络的社交用户表征；然后，在社交用户表征上计算分层对比学习损失、拓扑损失以及结构损失；最后，联合各损失获得最终总的损失函数，同时通过最终得到的社交用户表征以实现个性化的好友推荐。本发明通过对原始社交网络进行信息增强，通过多损失约束以提升网络的鲁棒性并捕捉深层的潜在信息，有助于为在线社交平台提供高准确性和高泛化性的好友推荐结果。

本发明授权一种基于增强对比表征的在线社交平台好友推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于增强对比表征的在线社交平台好友推荐方法，其特征在于，首先，为在线社交平台构建社交网络和经过噪声扰动的负社交网络；接着，使用图神经网络提取社交网络和负网络的社交用户表征；然后，在社交用户表征上计算分层对比学习损失、拓扑损失以及结构损失；最后，联合各损失获得最终总的损失函数，同时通过最终得到的社交用户表征实现个性化的好友推荐； 所述方法包括以下步骤： 步骤一、构建在线社交平台用户间的社交网络G，在网络G中，网络中的节点定义为用户，如果两个用户在在线社交平台中互相关注，则用户间有一条连边，每个用户都有属性信息；构建负网络该网络通过随机修改社交网络G的部分连边和部分属性顺序构建而成； 步骤二、构建图神经网络，该网络由l层的图卷积网络组成，通过图神经网络分别挖掘社交网络G和负网络中的信息，得到对应的第k≤l层的表征hk和 步骤三、计算图神经网络中社交用户表征的分层对比学习损失，对于第k层，计算该层的全局网络表征gk，构建判别器β以用于相似性的计算，通过最大化βgk,hk，最小化以实现第k层的对比学习损失构建； 步骤四、计算图神经网络中社交用户表征的拓扑损失，对于第k层，构建拓扑表征ck以及拓扑负表征构建判别器γ以用于相似性的计算，通过最大化γgk,ck，最小化以实现第k层的拓扑损失构建； 步骤五、计算图神经网络中社交用户表征的结构损失，对于第k层，使用矩阵乘法γk＝hkhkT获得预测的第k层网络结构，通过最大化真实社交网络相连用户i和用户j间的值，以实现第k层的社交网络结构损失，对负网络做相同操作以实现第k层的负网络结构损失； 步骤六、计算总损失函数； 步骤七、重复步骤二～步骤六，获得最终的社交用户表征矩阵； 步骤八、通过计算表征相似性分数，实现对用户的个性化好友推荐。

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