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龙图腾网获悉中交第四航务工程勘察设计院有限公司申请的专利基于LLM低成本交互的图增强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：CN120067437B 。

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：202510001682.6，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于LLM低成本交互的图增强方法是由袁伟鸿;陈伟褔;王科华;张军;孙亚斌;任赵飞;钟雄华设计研发完成，并于2025-01-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LLM低成本交互的图增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于LLM低成本交互的图增强方法，属于推荐系统和深度学习技术领域，方法包括以下步骤：S1：获取用户和物品的基本数据，构建用户‑物品交互矩阵、用户‑物品评分矩阵和多标签物品类型矩阵；S2：计算用户的类型偏好向量；S3：计算余弦相似度和物品的综合评分；S4：构建有向加权超图，计算节点的重要性得分，并用LLM模型生成预测连接；S5‑S6：计算推荐系统的原始损失和新损失，更新用户‑物品二部图。本发明克服了现有技术在使用LLM增强推荐系统的用户物品交互图时计算交互成本高、扩展性差和引入系统噪声大等问题，以低成本的LLM交互有效提高用户物品交互二部图的完整性和丰富性，确保了系统的可扩展性和实时性，同时提升了推荐的精准度。

本发明授权基于LLM低成本交互的图增强方法在权利要求书中公布了：1.基于LLM低成本交互的图增强方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取目标数据库中用户和物品的基本数据，根据所述基本数据构建用户‑物品交互矩阵、用户‑物品评分矩阵和多标签物品类型矩阵； S2：根据所述用户‑物品评分矩阵和多标签物品类型矩阵计算出用户对物品的类型偏好向量； S3：计算用户评价过的物品的类型向量与用户的类型偏好向量的余弦相似度，以数据库中每个物品的评分次数作为LLM模型对其的了解程度，根据所述余弦相似度和了解程度计算出物品的综合评分，按综合评分由高到低选取若干物品组成评价历史集； S4：以用户为节点、物品为超边构建有向加权超图，使用PageRank算法计算每一节点的重要性得分，按重要性得分由低到高依次选取若干节点，并用LLM模型根据节点用户的描述性提示从物品候选集中筛选出用户可能喜欢或反感的物品，在节点与筛选出的物品间构建新的预测连接，所述描述性提示包括任务指令、用户属性、评价历史集和物品候选集； S5：根据所述用户‑物品交互矩阵构建出用户‑物品二部图，并根据用户‑物品二部图构建图神经网络模型计算出推荐系统的原始损失； S6：分别将每条新的预测连接加入到用户‑物品二部图中并分别计算出推荐系统的新损失，若加入了一条新预测连接后的新损失小于原始损失，则将此条预测连接保留，否则将其删除。

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