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龙图腾网获悉青岛大学申请的专利一种通信高效的隐私保护推荐系统及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：CN117035059B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310982405.9，技术领域涉及：G06N3/098；该发明授权一种通信高效的隐私保护推荐系统及方法是由陈飞;魏令涛;咸鹤群;燕丹丹设计研发完成，并于2023-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种通信高效的隐私保护推荐系统及方法在说明书摘要公布了：本发明属于数据推荐技术领域，公开了一种通信高效的隐私保护推荐系统及方法，通过基于图神经网络的推荐模型，用以捕捉用户兴趣以及实现对用户喜好的预测，首先获取联邦训练中获得的用户嵌入和项目嵌入；然后将用户嵌入及用户未交互过的项目的嵌入送入训练好的推荐模型，获取用户对未交互过项目的兴趣分数；最后按推荐模型输出的用户对项目的兴趣分数的大小对项目进行排序推荐。通过本发明实现保护用户隐私的同时，实现对用户兴趣的捕捉以及对用户喜好的预测。

本发明授权一种通信高效的隐私保护推荐系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种通信高效的隐私保护推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、构建基于图神经网络的推荐模型，用以捕捉用户兴趣以及实现对用户喜好的预测，并对推荐模型进行联邦训练；联邦训练过程包括： 第一阶段，对用户数据保护处理：各用户客户端对自己本地交互数据进行扰动处理添加保护后进行传输，然后，这些添加扰动的数据被上传到中心服务器以进行用户的行为相似度的计算以及用户分组，其中各组内的成员共同训练一个推荐模型，而不是所有用户共同训练一个全局模型，同时中心服务器的高阶信息提取模块对每个用户提取一个组内高阶嵌入信息，完成用户分组及提取高阶信息后，中心服务器将高阶信息和项目嵌入以及模型参数发送给各小组成员，用户嵌入和项目嵌入以及推荐模型将通过联邦学习进行训练； 其中，高阶信息提取过程如下： 在联邦学习设置中，用户的数据在用户设备保存，对于用户un，只有用户un交互过的项目，即一阶节点，是本地可用的；用户嵌入保留有用户兴趣，包含一定隐私信息，在严格的隐私限制下，与用户un具有相同交互项的其他用户的嵌入，即二阶节点，是不可用；将与用户un具有相同交互项的其他用户的交互项，即三阶节点，加入到用户un的本地训练中，一旦服务器接收到每个用户上传的扰动记录，就可对具有相似偏好的用户进行分组，提取每个用户un的可用的高阶信息，高阶信息由两部分组成，一是高阶项列表，二是每个高阶项的出现频次，此处利用与用户un有相同交互项目的其他用户的交互项来增强用户un的兴趣表示；服务器将提取的高阶信息发送给每个目标用户后，就可执行推荐模型的联邦训练； 第二阶段，各客户端利用本地数据以及接收到的高阶信息进行模型的本地训练，模型训练数个轮次后上传中心服务器，中心服务器聚合各客户端上传的本地模型进行一次全局模型的更新，第二阶段重复进行多次直至全局模型可用； 推荐模型包括用户和物品的嵌入表示层、基于图神经网络的用户的兴趣提取模块、用户喜好的得分计算层，此外服务器端还设有一个高阶信息提取模块；在联邦训练中，根据推荐模型所处设备不同，将用户客户端持有的模型记做为本地模型，中心服务器持有的模型为全局模型；其中，推荐模型训练任务由各用户客户端和中心服务器联合完成，用户客户端利用本地数据进行推荐模型的训练更新，中心服务器对各用户客户端上传的本地模型进行聚合更新获取最新的全局模型及更新后的分发； 步骤2、对于一个冷启动用户，获取联邦训练中获得的用户嵌入和项目嵌入； 步骤3、将用户嵌入及用户未交互过的项目的嵌入送入训练好的推荐模型，获取用户对未交互过项目的兴趣分数； 步骤4、按推荐模型输出的用户对项目的兴趣分数的大小对项目进行排序推荐。

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