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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于张量分解和全貌表示的跨电商书城用户对齐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：CN115907865B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202211408791.2，技术领域涉及：G06Q30/0251；该发明授权一种基于张量分解和全貌表示的跨电商书城用户对齐方法是由段思睿;龙雨洵;肖云鹏;庞育才;王蓉;余翔;李暾设计研发完成，并于2022-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于张量分解和全貌表示的跨电商书城用户对齐方法在说明书摘要公布了：本发明属于网络对齐领域，具体涉及一种基于张量分解和全貌表示的跨电商书城用户对齐方法，包括：提取电商书城平台用户的基本属性信息和用户行为数据信息；采用“用户‑行为‑图书”张量分解模型对用户行为数据信息进行同态补偿；采用UBN2vec全貌表示模型对补偿后的电商书城用户数据进行处理；使用用户兴趣群组分块索引模型对电商书城用户进行兴趣群组划分，将兴趣偏好不同的用户划分到不同的兴趣群组中；计算同一兴趣群组中用户节点嵌入表示矢量间的相似度，选取另一平台中相似度最高的用户作为待匹配用户的对齐用户。本发明减少了兴趣差别较大用户的匹配次数，降低了匹配过程的复杂度，最终精准高效地实现对跨书城平台用户的对齐。

本发明授权一种基于张量分解和全貌表示的跨电商书城用户对齐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于张量分解和全貌表示的跨电商书城用户对齐方法，其特征在于，包括： S1：提取电商书城平台用户的基本属性信息和用户行为数据信息； S2：采用“用户-行为-图书”张量分解模型对用户行为数据信息进行同态补偿，得到补偿后的用户行为数据； 采用“用户-行为-图书”张量分解模型对稀疏的用户行为数据进行同态补偿，包括： 其中，Yk+1表示第k+1次迭代时低秩张量Y的值，即同态补偿后的用户行为数据，argminL.表示目标函数取得最小值时的变量值，Ak+1表示第k+1次迭代时辅助张量A的值，Wi k+1表示第k+1次迭代时拉格朗日乘子张量Wi的值，λ表示惩罚因子； S3：采用UBN2vec全貌表示模型对补偿后的电商书城用户数据进行处理，得到包含丰富的属性信息、行为偏好信息以及用户邻域信息的用户节点嵌入表示矢量； UBN2vec全貌表示模型包括：用户邻域嵌入模块、用户行为嵌入模块、用户属性嵌入模块； 根据电商书城用户实际行为记录构建异质电商书城网络，使用deepwalk模型学习异质电商书城网络的网络拓扑结构，忽略异质电商书城网络的节点属性信息和用户行为类型，将异质电商书城网络简化为单一边类型的同质网络，得到用户邻域嵌入模块；根据异质电商书城网络中不同的边类型，将原始电商书城网络分离为包含边类型的子网络，得到用户行为嵌入模块；根据异质电商书城网络融入属性编码和属性特征转换，得到用户属性嵌入模块，融合用户邻域嵌入模块、用户行为嵌入模块、用户属性嵌入模块，得到UBN2vec全貌表示模型； S4：使用用户兴趣群组分块索引模型对电商书城用户进行兴趣群组划分，将兴趣偏好不同的用户划分到不同的兴趣群组中； 用户兴趣群组分块索引模型：根据用户的历史行为信息将图书分为多个用户兴趣群组，根据用户的实际购买记录将每个用户分配到用户兴趣群组； S5：计算同一兴趣群组中用户节点嵌入表示矢量间的相似度，选取另一平台中相似度最高的用户作为待匹配用户的对齐用户。

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