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龙图腾网获悉辽宁大学申请的专利一种基于边权重引导对比学习的二部图链接预测系统及其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：CN119829844B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510028963.0，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于边权重引导对比学习的二部图链接预测系统及其推荐方法是由丁琳琳;李默;韩一鸣;刘婷婷;何云凤;赵钊淞设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边权重引导对比学习的二部图链接预测系统及其推荐方法在说明书摘要公布了：一种基于边权重引导对比学习的二部图链接预测系统及其推荐方法，涉及推荐系统技术领域。系统包括数据预处理单元、嵌入单元、权重引导的边注意力单元、双层对比学习单元、融合学习单元和预测单元。基于上述系统，本发明方法通过权重引导的边注意力机制，动态聚合邻居信息，使模型能自适应关注重要的连接关系；采用双层对比学习框架，全面捕获局部交互模式和全局结构相似性；提出权重‑度数平衡的负采样策略，生成高质量的负样本，在稀疏网络中表现出色；提出统一的学习框架，融合分类和对比学习目标，实现了局部和全局结构的优化。本发明有效提高了推荐系统的准确性和效率，适用于大规模、稀疏的用户‑物品交互数据，具有广泛的应用前景。

本发明授权一种基于边权重引导对比学习的二部图链接预测系统及其推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于边权重引导对比学习的二部图链接预测系统，其特征在于：包括数据预处理单元、嵌入单元、权重引导的边注意力单元、双层对比学习单元、融合学习单元和预测单元； 数据预处理单元包括数据加载器、权重归一化器和负采样器； 嵌入单元包括用户嵌入器和物品嵌入器； 权重引导的边注意力单元包括注意力计算器、权重整合器和信息聚合器； 所述的注意力计算器，用于通过多层感知机对用户节点和其历史交互物品节点的嵌入进行计算，得到初始注意力分数；所述的权重整合器，用于将用户-物品交互评分与初始注意力分数进行相乘整合，得到考虑交互强度的注意力分数；所述的信息聚合器，用于对注意力分数进行softmax归一化并聚合历史交互物品信息，得到用户-物品交互的表示向量； 双层对比学习单元包括节点级对比学习器和边级对比学习器；所述的节点级对比学习器，用于基于局部性敏感哈希算法识别具有相似行为模式的用户节点作为正样本，将批次内其他用户节点作为负样本；所述的边级对比学习器，用于对已采样的负样本物品进行权重-度数平衡的重要性加权，增强高质量负样本的对比学习效果； 融合学习单元包括分类损失计算器和对比损失计算器；所述的分类损失计算器，用于计算用户-物品交互预测的交叉熵损失；所述的对比损失计算器，用于计算节点级和边级对比学习的对比损失，并与分类损失进行加权融合； 预测单元包括特征整合器和预测器；所述的特征整合器，用于将用户-物品交互表示向量与用户和物品的嵌入向量进行拼接；所述的预测器，用于通过多层神经网络对拼接后的特征向量进行变换，输出用户对物品的交互评分预测概率。

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