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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于知识图谱与深度学习的食谱信息推送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：CN117009646B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202310555565.5，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于知识图谱与深度学习的食谱信息推送方法是由王肖阳;陈奇;张子健;陈明健;陈扬伟;干红华设计研发完成，并于2023-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱与深度学习的食谱信息推送方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识图谱与深度学习的食谱信息推送方法，该方法通过采集食谱相关信息构建食谱知识图谱，获取食谱具体描述文本信息，并分别进行进行向量化抽取；将用户食谱交互矩阵进行矩阵分解，得到用户场景向量以及食谱场景向量并进行拼接得到场景向量；将食谱具体描述文本信息向量特征和食谱知识图谱向量特征结合场景向量特征获得食谱特征；将用户类别信息和食谱类别信息通过Embedding转化为向量特征；将用户数值型特征以及食谱数值型特征进行归一化；将用户收藏食谱id特征以及待曝光食谱id特征进行特征处理；构建并训练推荐系统以进行食谱推荐。该方法有效的提升了推荐系统的可解释性、精度和泛化能力。

本发明授权一种基于知识图谱与深度学习的食谱信息推送方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱与深度学习的食谱信息推送方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集食谱相关信息构建食谱知识图谱并获取食谱具体描述文本信息； S2：将食谱具体描述文本信息进行向量化抽取，得到食谱具体描述文本信息向量特征； S3：将食谱知识图谱进行向量化抽取，得到食谱知识图谱向量特征； S4：将用户食谱交互矩阵进行矩阵分解，得到用户场景向量以及食谱场景向量，将用户场景向量以及食谱场景向量进行拼接得到场景向量，此时场景向量代表用户和食谱的场景偏向，将食谱具体描述文本信息向量特征和食谱知识图谱向量特征结合场景向量特征通过动态权重层进行动态权重分配以及特征融合； 动态权重层注意力函数为： fx_kg,s＝x_kgWS，fx_wd,s＝x_wdWS其中x_kg为食谱知识图谱的向量，W为权重矩阵，S为场景向量，x_wd为食谱具体描述文本信息特征向量； 其中α为食谱知识图谱的向量x_kg的权重，β为食谱具体描述文本信息特征向量x_wd的权重； 融合后的食谱特征向量为： y＝x_kgTα+x_wdTβ； S5：构建并训练食谱推荐系统以进行食谱推荐，具体步骤如下： S5.1：将用户类别信息以及食谱类别信息通过Embedding转化为向量特征； S5.2：将用户数值型特征以及食谱数值型特征进行归一化处理； S5.3：将融合后的食谱特征向量、用户类别信息向量特征、食谱类别信息向量特征、归一化后的用户数值型特征以及食谱数值型特征进行特征交叉； S5.4：将交叉后的特征输入Attention net来获取不同特征的权重并将赋予不同权重后的特征传入下一层神经网络； S5.5：将用户收藏食谱id特征以及待曝光食谱id特征进行特征处理；并与Attention net输出的向量输入输出层，进行模型训练；得到训练好的食谱推荐系统用于食谱推荐。

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