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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利基于知识图谱与对比学习融合的意图感知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：CN120611100B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202511120113.X，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于知识图谱与对比学习融合的意图感知推荐方法是由孙成柱;黄智翔;何霆;余宇濠;黎建桥设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识图谱与对比学习融合的意图感知推荐方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于知识图谱与对比学习融合的意图感知推荐方法，涉及人工智能技术领域，该方法通过融合知识图谱和对比学习技术来优化节点表示，从而提升推荐系统对长尾项目的推荐精度。同时，在数据增强的基础上，结合用户意图扩充对比学习中的正样本选择，进一步强化模型在用户意图建模方面的能力，最终提高推荐结果的准确性和相关性。旨在解决现有技术中因知识图谱噪声干扰导致的长尾项目表征质量差、用户意图建模不足以及推荐精度受限的问题。

本发明授权基于知识图谱与对比学习融合的意图感知推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱与对比学习融合的意图感知推荐方法，其特征在于，包括： 获取原始交互数据，对原始交互数据进行预处理，构建协同知识图谱，将协同知识图谱输入至推荐模块中，使用按照ID生成嵌入表示的初始化方式来对于物品与用户的表示进行初始化，然后分别对于用户与物品使用聚合公式来对物品与用户的表示进行更新； 从更新后的物品表示中筛选出正负样本，将正负样本以及用户表示输入贝叶斯个性化排序损失函数中进行推荐模块的损失计算； 推荐模块部分的损失计算完成后，计算协同知识图谱中每个三元组的整体重要性评估得分，基于整体重要性评估得分执行边丢弃的数据增强操作，生成两个经过数据增强的知识图谱； 对两个经过数据增强的知识图谱上的每个节点进行邻居信息聚合处理，比较两个经过数据增强的知识图谱中相同节点的相似度，计算物品相似度得分，生成两个经过数据增强的交互图，作为对比学习的对比视图； 采用不同的图神经网络聚合方式，对对比视图交替的进行用户和项目的表示的学习，得到更新后的用户表示和物品表示，并将更新后的用户表示和物品表示映射到新的表示空间中； 基于新的表示空间，计算不同用户之间的意图分布相似度以及不同用户的嵌入表示的相似度，融合得到最终的相似度得分，采用设置阈值的方式选择相似度得分高的用户对，以此扩充对比学习的正样本，利用这些扩展的正样本，计算对比学习部分的损失，随后，将该部分损失与推荐部分的损失相加求和，以所得总和作为模型训练的总损失； 训练完成后，使用余弦相似度计算用户和物品表示之间的相似度，得到预测用户与物品可能产生交互的得分，根据该得分进行降序排序，并选择前预设个得分作为最终的推荐列表。

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