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龙图腾网恭喜南京云智控产业技术研究院有限公司申请的专利基于图神经网络和强化学习的交互电影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：CN114357241B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202110468288.5，技术领域涉及：G06F16/735；该发明授权基于图神经网络和强化学习的交互电影推荐系统及方法是由董璐;谢程燕;王远大;孙佳设计研发完成，并于2021-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络和强化学习的交互电影推荐系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络和强化学习的交互电影推荐系统及方法，目的是实现在一段时间内用户体验的最优化。同时通过用户的历史交互数据构建电影相似度无向图，获得更精确的电影表达，提高电影推荐准确度。技术方案为：本发明的设计分为4个模块构图模块、电影向量生成模块、用户向量生成模块以及推荐模块。本发明的步骤包括构建电影相似度无向图、构建图神经网络以获得电影向量表示矩阵、构建注意力模块提取并融合用户观影历史中所含信息以获得用户向量表示、构建多层感知机模型拟合推荐策略、按状态动作值排序并生成推荐电影。本发明提供一种电影相似度无向图的构建，并通过图神经网络的引入有效提高电影推荐准确度。

本发明授权基于图神经网络和强化学习的交互电影推荐系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于图神经网络和强化学习的交互电影推荐方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤S1：根据数据库中用户与电影交互历史数据，构建电影相似度无向图；步骤S2：将电影相似度无向图的邻接矩阵A和随机初始化的电影向量表示矩阵E作为输入，经过所构建的图神经网络模型，获得更新后的电影向量表示矩阵E′；步骤S3：将更新后的电影向量表示矩阵以及用户在仿真交互环境中的当前历史观影记录作为输入，经过所构建的自注意力网络模型的计算，输出用户特征向量表示；步骤S4：将当前用户特征向量作为输入，经过多层感知机网络模型拟合策略，输出每一部待推荐电影的状态动作值；步骤S5：将待推荐电影按其状态动作值由大到小进行排序，生成最终的电影推荐；所述S3中的用户特征向量计算具体步骤为：步骤S3.1按照索引，用更新后的电影向量表示矩阵E′中的向量表示用户历史观影记录；步骤S3.2按照用户打分，对观影记录中的电影进行分类，每一类的电影所组成的向量矩阵为步骤S3.3将每一类电影向量矩阵作为自注意力网络的输入，经过自注意力网络的计算得到： 其中，是自注意力网络查询语句权重，是自注意力网络匹配标志权重，是待匹配语句权重，这三个权重由网络训练得，h是维度参数，等于矩阵的维度，用于防止所求过大；步骤S3.4将自注意力网络的输出作为前向网络的输入,进一步挖掘特征信息并增加模型非线性程度： 其中，表示自注意力网络的输出，W1，b1分别表示第一层神经网络的权重和偏置，W2，b2分别表示第二层神经网络的权重和偏置，ReLU函数为线性整流函数；自注意力网络和前向网络组成一个自注意力模块，各分类的自注意力模块共同组成特征提取模块；步骤S3.5特征提取模块输出各分类下的电影特征向量，特征合成模块通过将各分类下的电影特征向量进行合并，生成用户特征向量。

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