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龙图腾网获悉燕山大学申请的专利一种融合用户情感和知识图增强的景点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：CN115730138B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202211368217.9，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种融合用户情感和知识图增强的景点推荐方法是由郭景峰;李山山;董嘉硕;胡心专;魏宁;张丽艳设计研发完成，并于2022-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合用户情感和知识图增强的景点推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合用户情感和知识图增强的景点推荐方法，属于景点个性化推荐领域，包括根据景点属性信息，构建景点知识图谱AKG；采用翻译模型TransR学习AKG中实体和关系的低维表示向量作为模型的初始输入；引入多头注意力机制学习景点属性权重，采用图神经网络学习景点嵌入；根据历史交互信息按时间先后构建用户访问景点序列；从评论中分析用户的情感倾向，设计用户情感随时间变化函数，学习用户兴趣嵌入；设计损失函数训练模型，根据训练后模型学习用户和景点嵌入，进行相似度计算，依据结果对用户推荐景点。本发明充分利用景点属性信息，缓解了数据的稀疏性，同时考虑了用户真实情感的变化情况，提升了个性化景点的推荐精度。

本发明授权一种融合用户情感和知识图增强的景点推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种融合用户情感和知识图增强的景点推荐方法，其特征在于：包括以下步骤： S1，根据景点属性信息，构建景点知识图谱AKG； S2，采用翻译模型TransR学习景点知识图谱AKG中实体和关系的低维表示向量，作为模型的初始输入； S3，为充分聚合景点高阶邻居信息，引入多头注意力机制学习景点属性权重，采用图神经网络学习景点嵌入； 具体步骤如下： 3.1，不同关系上的邻居节点对景点的影响不同，即不同的关系r对于实体h的表征贡献不同；在复杂度相同的情况下，为提高模型的计算效率，选用内积计算注意力得分，公式为： 4 式中，为在关系r上的衰减因子，表示由关系r控制的从头实体到尾实体的信息传播量；为空间变换矩阵，和分别表示头实体、尾实体和关系的嵌入； 3.2，对公式4利用Softmax函数归一化，公式为： 5 3.3，设以实体h为头实体的三元组集合为，即实体t为实体h的一阶邻居；为表征实体h的一阶连接结构，聚合h的一阶邻居信息，公式为： 6 3.4，信息聚合层借助图神经网络，聚合邻居节点特征，将其作为头实体h的特征向量，形式上为： 7 式中，表示由一阶邻居实体聚合的特征表示，同理得到高阶的邻居实体表示，公式为： 8 9 3.5，对于聚合函数，执行三种聚合操作：；分别为： ①GCN聚合器，采用非线性激活函数对特征进行加和操作，公式为： 10 式中，为信息迭代过程中训练参数，为偏置； ②GraphSage聚合器，对两向量进行拼接并执行非线性激活操作，公式为： 11 式中，||表示拼接操作； ③Bi-Interaction聚合器，考虑和之间的两种特征交互，公式为： 12 式中，为可训练的权重参数，为哈达玛乘积； 3.6，经过L层传播和聚合，得到景点的多层表示，即，为充分保障特征信息的完整性，采用以下方式表示景点的最终特征： 13 S4，根据历史交互信息，按时间先后顺序构建用户访问景点序列； S5，从评论中分析用户的情感倾向，设计用户情感随时间变化函数，学习用户兴趣嵌入； S6，设计损失函数训练模型，根据训练后的模型学习用户和景点嵌入，进行相似度计算，依据结果对用户推荐景点。

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