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龙图腾网恭喜深圳大学申请的专利一种基于自适应框架的图卷积推荐方法及相关装置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：CN114548296B 。

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：202210176989.6，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于自适应框架的图卷积推荐方法及相关装置是由王娜;杜坤明设计研发完成，并于2022-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应框架的图卷积推荐方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于自适应框架的图卷积推荐方法及相关设备，包括构建用户与物品交互关系的图结构数据；当预设阶邻居节点数大于等于预设阈值时，使用广度优先方式搜索图节点的邻居节点并聚合得到图节点的目标嵌入向量；当预设阶邻居节点数小于预设阈值时，使用深度优先方式搜索图节点的邻居节点并聚合得到图节点的目标嵌入向量；基于目标嵌入向量训练推荐模型，基于推荐模型确定用户与各候选物品的交互概率。本申请通过对大于预设阶邻居节点数的图节点进行广度优先搜索邻居节点，对小于预设阶邻居节点数的图节点进行深度优先搜索邻居节点，使得推荐模型学习到不同图节点的优势嵌入向量，提升推荐模型的推荐准确率，进而提高推荐方法的准确性。

本发明授权一种基于自适应框架的图卷积推荐方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应框架的图卷积推荐方法，其特征在于，所述的方法包括：基于用户历史交互数据集构建用户与物品交互关系的图结构数据；获取图结构数据中的各图节点的预设阶邻居节点数；当图节点的预设阶邻居节点数大于或者等于预设阈值时，使用广度优先方式搜索所述图节点的邻居节点并聚合以得到所述图节点对应的目标嵌入向量；当图节点的预设阶邻居节点数小于预设阈值时，使用深度优先方式搜索所述图节点的邻居节点并进行聚合以得到所述图节点对应的目标嵌入向量，其中，使用深度优先方式搜索的图节点对应的传播层数大于使用广度优先方式搜索的图节点对应的传播层数；基于各图节点的目标嵌入向量对推荐模型进行训练，并基于训练后的推荐模型确定待推荐用户与各候选物品的交互概率。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳大学，其通讯地址为：518060 广东省深圳市南山区南海大道3688号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。