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龙图腾网获悉浪潮通用软件有限公司申请的专利一种基于图检索增强的在线自适应信息推荐方法及系统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：CN120723981B 。

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：202511254234.3，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于图检索增强的在线自适应信息推荐方法及系统是由张士良;路宽;朱金波;丁一凡;韩嘉懿;宋刚;王雪飞;王秀芳;路鹏程;刘金桐;刘继乔设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图检索增强的在线自适应信息推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于信息推荐领域，提供了一种基于图检索增强的在线自适应信息推荐方法及系统，响应于目标用户的推荐请求，访问预训练的图嵌入模型，查找和目标用户对应的初始嵌入向量；访问实时图数据库，获取图数据库中与目标用户有关系的用户，得到候选池；根据预设的筛选策略，从候选池筛选出k个用户，作为种子节点；对每一个种子节点，从图嵌入模型中查找对应的嵌入向量，对各嵌入向量分别进行独立的查询，并行进行近似最近邻搜索，对获取的各路搜索结果进行合并、去重后，形成最终候选池；按照候选用户的嵌入向量和所述初始嵌入向量之间的距离，进行排序。本发明能够高效适应图谱数据的动态变化，显著提升推荐效果。

本发明授权一种基于图检索增强的在线自适应信息推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图检索增强的在线自适应信息推荐方法，其特征是，包括以下步骤： 响应于目标用户的推荐请求，访问预训练的图嵌入模型，根据所述推荐请求中的目标用户的唯一标识符，从图嵌入模型中查找对应的初始嵌入向量； 访问实时图数据库，获取图数据库中与目标用户有直接且相互确认的连接关系的用户，得到候选池； 根据预设的筛选策略，从候选池筛选出k个用户，作为种子节点；根据预设的筛选策略，从候选池筛选出k个用户，作为种子节点的过程包括：所述筛选策略为互动紧密度与社交圈多样性策略，首先通过互动特征的线性组合为候选池中的每个候选用户计算一个互动强度分，所述互动特征包括计数类特征和活跃天数类特征，根据互动强度分，筛选出得分最高的d个候选用户，dk； 获取上述d个候选用户的嵌入向量，进行层次聚类，将其划分成多个簇，计算每个簇的中心点，并根据所述中心点与目标用户的初始嵌入向量的余弦相似度进行排序，选择最相似的k个中心点的用户作为种子节点； 根据预设的筛选策略，从候选池筛选出k个用户，作为种子节点的过程包括：所述筛选策略为集成策略： 通过一个线性加权模型评估候选用户的新近度，确定各候选用户与目标用户有直接且相互确认的连接关系的时间所在时间窗口，根据时间窗口赋予权重，时间窗口越近的权重值越高，根据最终权重分数，确定排名靠前的k1个候选用户，k1小于k； 通过互动特征的线性组合为候选池中的每个候选用户计算一个互动强度分，所述互动特征包括计数类特征和活跃天数类特征，根据互动强度分，筛选出得分最高的k2个候选用户，k2小于k，且k1+k2=k； 将两部分候选用户组合，形成最终的种子节点集； 遍历确定的k个种子节点，对于每一个种子节点，根据其用户的唯一标识符，从图嵌入模型中查找对应的嵌入向量，并将所有种子节点的嵌入向量进行聚合，形成增强查询集； 将增强查询集中的各嵌入向量分别进行独立的查询，并行进行近似最近邻搜索，对获取的各路搜索结果进行合并、去重后，形成最终候选池； 对最终候选池中的每一个候选用户，按照其嵌入向量和所述初始嵌入向量之间的距离，进行排序，得到排序后的推荐列表。

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