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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于可微图神经网络架构搜索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：CN117009661B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310926846.7，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于可微图神经网络架构搜索的协同过滤推荐方法是由慕彩红;于海坤;刘逸;方云飞;王蓉芳;冯婕设计研发完成，并于2023-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于可微图神经网络架构搜索的协同过滤推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于可微图神经网络架构搜索的协同过滤推荐方法，主要解决现有技术推荐性能不强且时间消耗大的问题，其实现方案包括为：构建图神经网络架构空间；构建用户—物品二部图；根据用户—物品二部图对用户的历史交互数据进行正负样本采样完成数据预处理；将预处理后的数据集划分成训练集、验证集和测试集；根据训练集的损失函数和验证集的损失函数，利用可微搜索策略在网络架构空间中搜索最佳模型架构；将测试集输入到最佳模型架构中，输出对用户的推荐物品。本发明能有效捕捉用户和物品之间高阶的偏好特征，且针对不同数据集能自动搜索出性能最佳的架构，提高了推荐效果，具有很强的泛化能力，可用于图书、新闻、商品等各种推荐系统。

本发明授权基于可微图神经网络架构搜索的协同过滤推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于可微图神经网络架构搜索的协同过滤推荐方法，其特征在于，包括如下： 1构建图神经网络架构空间： 1a建立包括多种节点聚合函数的节点聚合器模块On； 1b建立包括两种跳跃连接函数的跳跃连接模块Os； 1c建立包括多种层聚合函数的层聚合器模块Ol； 1d将节点聚合器模块、跳跃连接模块、层聚合器模块依次连接，构成图神经网络架构空间； 2根据用户与物品的历史交互数据，构造用户—物品二部图； 3根据用户的历史交互数据进行正负样本采样完成数据预处理，并按照8：1：1的比例将预处理后的数据集划分成训练集、验证集和测试集； 4利用可微搜索策略在架构空间中搜索模型架构： 4a初始化一组架构选择权重向量应用softmax函数组合架构空间中不同模块的操作算子，得到一组混合操作算子o： 其中，hk表示第k层模块输出的向量表示，表示第k+1层模块的混合操作算子； 4b用分别表示节点聚合器模块On、跳跃连接模块Os、层聚合器模块Ol中的混合操作算子，根据计算用户的总体向量表示hu和物品的总体向量表示hi； 4c根据hu和hi计算用户对正样本的偏好程度和负样本的偏好程度并通过可微架构搜索策略更新网络架构选择权重向量α： 其中ω表示不同模块中的网络架构参数，α*表示更新后的架构选择权重向量，ω*α表示经过训练后的网络架构参数，和分别表示训练集和验证集上的损失函数； 4d重复4b-4c，直到训练集的损失函数收敛为止，得到最佳模型架构Obest： 其中表示架构选择权重向量αmax对应的操作算子； 5将用户和物品的初始化向量输入到最佳模型架构Obest中，输出用户对所有物品的偏好程度作为评分，并且按照从大到小的顺序对评分进行排序，将评分最高的k个物品推荐给用户。

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