哈尔滨工业大学何慧获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于大模型与图神经网络相结合的用户行为序列推荐方法、系统及存储介质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：CN119782622B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411977708.2，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于大模型与图神经网络相结合的用户行为序列推荐方法、系统及存储介质是由何慧;尹晟;杨洪伟;武兴隆;邰煜;张伟哲设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于大模型与图神经网络相结合的用户行为序列推荐方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明一种基于大模型与图神经网络相结合的用户行为序列推荐方法、系统及存储介质，涉及行为序列推荐技术领域，为解决现有的方法难以将大语言模型的文本特征提取能力与序列推荐的动态建模能力进行深度融合，难以实现准确、全面的推荐的问题。本发明的LLM‑SR模型的基于大模型的物品文本表示学习模块通过大语言模型提取物品文本的高质量语义嵌入，结合线性层映射和多层感知机生成适配推荐任务的物品表示；通过基于图神经网络的序列表示学习模块利用会话图和全局图捕捉物品的局部顺序关系和跨会话共现关系，生成用户行为序列的综合表示；通过预测评分计算模块将用户序列表示与候选物品嵌入的点积计算物品评分并排序，生成最终的推荐结果。
本发明授权一种基于大模型与图神经网络相结合的用户行为序列推荐方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型与图神经网络相结合的用户行为序列推荐方法，其特征在于，包括如下步骤： 采集用户‑物品交互信息数据，对用户‑物品交互信息数据进行预处理得到序列集合，采集物品文本信息数据，对文本信息数据进行预处理得到文本信息集合； 将序列集合和文本信息集合输入LLM‑SR模型，所述LLM‑SR模型包括基于大模型的物品文本表示学习模块、基于图神经网络的序列表示学习模块以及预测评分计算模块；所述基于大模型的物品文本表示学习模块通过大语言模型提取物品文本的高质量语义嵌入，结合线性层映射和多层感知机生成适配推荐任务的物品表示；所述基于图神经网络的序列表示学习模块利用会话图和全局图捕捉物品的局部顺序关系和跨会话共现关系，生成用户行为序列的综合表示；所述预测评分计算模块通过用户序列表示与候选物品嵌入的点积计算物品评分并排序，生成最终的推荐结果。
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哈尔滨工业大学，其通讯地址为：150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92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”。
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