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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种多视图图神经网络社区问答专家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：CN117633206B 。

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：202311674799.8，技术领域涉及：G06F16/335；该发明授权一种多视图图神经网络社区问答专家推荐方法是由熊玮楠;吴丽萍设计研发完成，并于2023-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多视图图神经网络社区问答专家推荐方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种多视图图神经网络社区问答专家推荐方法，属于数据处理技术领域。本发明分别对问题文本信息数据与专家用户信息数据之间存在的多种关联关系进行分析，把问题文本数据与候选专家用户信息表示成向量，使用图神经网络学习出问题文本和专家用户信息的多视图数据矩阵，然后使用多视图学习，对生成的矩阵进行学习，最后建立融合问题文本信息数据和专家信息数据关联关系的社区问答专家推荐模型，该模型可学习问题文本信息数据与专家用户信息数据之间的得分关系，从而用于社区问答专家推荐，该推荐方法取得了较好的效果。

本发明授权一种多视图图神经网络社区问答专家推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种多视图图神经网络社区问答专家推荐方法，其特征在于：所述方法的具体步骤如下： Step1、专家历史问题集无向图矩阵构建：将问题作为节点，同一个专家回答过的问题之间建立一条边，然后形成一个专家历史问题集无向图矩阵； Step2、数据的向量化表示：分别将目标问题信息矩阵和专家历史问题集无向图矩阵放入问题文本编码器中，用transformer进行信息提取，生成目标问题向量和专家历史问题向量； Step3、使用图表示进行学习生成多视图数据矩阵：将专家历史问题向量进行图表示学习，获得标签、标题、正文的三个视图表示； Step4、使用多视图注意力机制学习候选专家向量：每个专家对问题的偏好不一样，有各自的侧重，将标签、标题、正文的三个视图表示与注意力机制相结合，学习出，专家历史问题集中与目标问题相关的部分，最终形成候选专家向量； Step5、预测：在步骤Step2、Step4的基础上，将目标问题向量和候选专家向量拼接后进行打分预测，得分高的成为该目标问题的候选专家，实现多视图图神经网络的社区问答专家推荐； 所述Step3中包括： Step3.1、使用均值聚合器对、、进行聚合处理，得到，同理可得，，既标签、标题、正文的视图信息矩阵；.表示进行均值聚合处理； Step3.2、将三个视图信息矩阵即，，输入到图神经网络GraphSAGE中，使用GraphSAGE对节点进行一阶邻居和二阶邻居的信息提取，公式如下所示： 1； 最终形成标签、标题、正文的视图表示、和，是投影矩阵，n表示采样节点数，输入是两跳邻居和一跳邻居的特征嵌入组合； 所述Step4包括： Step4.1、根据候选专家的多视图特征，即、和，分别是标签视图、标题视图、正文视图，计算专家用户在标签视图注意力下的权重如下： =，0,12； 其中，，，分别表示标签视图、标题视图、正文视图的注意力得分； 对于标题和正文视图特征，用同样的方法分别将它们的权重计算为和； =，0,13； =，0,14； 从而通过三种视图的互动注意力机制来捕捉候选专家与目标问题之间的视图内相关性； 然后，根据不同的视图特征的不同权重进行聚合，得到候选专家向量： =++5； 、、分别是专家用户在标签视图、标题视图、正文视图的注意力权重是，专家用户在标签、标题和正文上的知识能力程度。

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