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龙图腾网恭喜上海电力大学申请的专利一种基于知识图谱嵌入的协同过滤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：CN114676269B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202210338588.6，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权一种基于知识图谱嵌入的协同过滤推荐方法是由孙云芸;李海明设计研发完成，并于2022-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱嵌入的协同过滤推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于知识图谱嵌入的协同过滤推荐方法，包括：步骤1，在结构化知识特征提取阶段，基于用户‑项目历史交互和Satori知识图谱构建子知识图谱，然后通过改进的知识图嵌入方法从子知识图谱中寻找结构化知识的潜在向量表示，得到结构化嵌入向量，以此获得具有知识感知的项目表征；步骤2，在联合学习阶段，基于结构化嵌入向量和非结构化项目特征向量构建最终的项目潜在向量表征，并采用协同过滤的推荐方法，将结构化嵌入向量与非结构化项目特征向量的信息嵌入到统一的向量空间中；步骤3，在推荐列表生成阶段，使用用户向量表征和最终的项目潜在向量表征的内积作为用户的偏好概率值，并以用户的偏好概率值为目标生成个性化的推荐列表。

本发明授权一种基于知识图谱嵌入的协同过滤推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱嵌入的协同过滤推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，在结构化知识特征提取阶段，基于用户-项目历史交互和Satori知识图谱构建子知识图谱，然后通过改进的知识图嵌入方法从所述子知识图谱中寻找结构化知识的潜在向量表示，得到结构化嵌入向量，以此获得具有知识感知的项目表征；步骤2，在联合学习阶段，基于所述结构化嵌入向量和非结构化项目特征向量构建最终的项目潜在向量表征，并采用协同过滤的推荐方法，将所述结构化嵌入向量与所述非结构化项目特征向量的信息嵌入到统一的向量空间中；步骤3，在推荐列表生成阶段，使用用户向量表征和所述最终的项目潜在向量表征的内积作为用户的偏好概率值，并以所述用户的偏好概率值为目标生成个性化的推荐列表。

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