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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于知识库的个性化电影推荐方法、系统及计算设备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：CN116662650B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-13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：202310587324.9，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于知识库的个性化电影推荐方法、系统及计算设备是由李东;刘浩;李瑞淇;李东杰设计研发完成，并于2023-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识库的个性化电影推荐方法、系统及计算设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识库的个性化电影推荐方法、系统及计算设备，该方法包括下述步骤：获取包括多个电影实体的电影知识库，聚合电影知识库中电影实体邻域信息对电影实体进行特征建模，通过分层注意力对电影实体邻域信息进行加权，得到其对应的邻域表示，将邻域表示聚合到电影实体得到电影实体特征向量，将用户特征向量与融合得到的电影实体特征向量输入预测函数计算用户与电影实体交互的概率，将概率值大于等于预设阈值所对应的电影实体推荐给用户以实现面向用户的个性化电影推荐。本发明解决了现有方法未考虑电影知识库的关系语义及未能建模高阶语义信息的问题，通过注意力机制聚合电影实体的高阶邻域特征实现精确计算用户对电影的偏好程度。

本发明授权一种基于知识库的个性化电影推荐方法、系统及计算设备在权利要求书中公布了：1.一种基于知识库的个性化电影推荐方法，其特征在于，包括下述步骤： 获取电影知识库，所述电影知识库包括多个电影实体； 计算电影实体一阶邻域的特征信息，计算用户对电影实体一阶邻域的特征信息的第一注意力分数，对第一注意力分数进行归一化处理，计算电影实体一阶邻域聚合特征向量，融合电影实体一阶邻域聚合的特征向量与电影实体的初始化特征，得到电影实体第一次聚合后的特征； 所述计算电影实体一阶邻域的特征信息，具体表示为： ； 其中，表示基于关系和实体的一阶邻域特征向量，、分别表示对应关系和实体的嵌入向量，表示可学习的模型参数，表示拼接操作； 遍历电影实体所对应的边的集合，得到电影实体每条边对应的特征向量； 计算用户对电影实体一阶邻域的特征信息的第一注意力分数，具体表示为： ； 其中，表示用户向量和一阶邻域特征向量的内积操作，表示可学习的模型参数； 利用函数归一化注意力打分，如下所示： ； 计算电影实体一阶邻域聚合特征向量，具体表示为： ； 其中，表示电影实体一阶邻域聚合特征向量，表示归一化后的第一注意力分数； 融合电影实体一阶邻域聚合的特征向量与电影实体的初始化特征，得到电影实体第一次聚合后的特征，具体表示为： ； 其中，表示电影实体的初始化特征，表示偏差，为可学习的模型参数，为激活函数，表示电影实体第一次聚合后的特征； 计算电影实体二阶邻域的特征信息，计算用户对电影实体二阶邻域的特征信息的第二注意力分数，对第二注意力分数进行归一化处理，计算电影实体二阶邻域聚合特征向量，融合电影实体二阶邻域聚合特征向量与电影实体一阶实体的初始化特征，得到电影实体高阶邻域的特征； 再次聚合电影实体的一阶邻域特征信息，计算用户对电影实体一阶邻域的特征信息的第三注意力分数，对第三注意力分数进行归一化处理，计算电影实体一阶邻域聚合特征向量，融合电影实体高阶邻域的特征与电影实体一阶邻域聚合特征向量，得到电影实体第二次聚合后的特征； 基于电影实体第二次聚合后的特征计算电影实体的偏好预测得分，将偏好预测得分大于等于预设阈值所对应的电影实体输出，作为电影推荐结果。

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