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龙图腾网恭喜安徽农业大学申请的专利一种基于元胞自动机的动态图神经网络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：CN115689687B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202211376444.6，技术领域涉及：G06Q30/0601；该发明授权一种基于元胞自动机的动态图神经网络推荐方法是由吴国栋;范维成;王雪妮;涂立静;李景霞设计研发完成，并于2022-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于元胞自动机的动态图神经网络推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于元胞自动机的动态图神经网络推荐方法，根据用户物品交互信息构建用户物品交互动态图，对交互动态图进行划分，分为用户视角动态图和物品视角动态图。分别对用户视角动态图和物品视角动态图进行学习，过程为用户兴趣偏移、用户兴趣增强、用户元胞状态变化偏移量计算和用户兴趣聚合，物品视角动态图学习过程为物品邻居信息聚合、物品元胞状态信息判断和物品嵌入信息更新。利用用户物品嵌入表示预测未来时刻的表示并计算用户与物品交互概率，根据交互概率大小排序进行推荐。本发明很好的把握住推荐场景中用户与物品随时间不断演化的规律并及时捕捉到用户偏好的变化和物品携带信息的更新，找到用户感兴趣的物品，进行个性化推荐。

本发明授权一种基于元胞自动机的动态图神经网络推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于元胞自动机的动态图神经网络推荐方法，其特征在于：具体包括以下步骤：步骤1、根据用户、物品随时间的交互信息构建用户物品交互动态图；步骤2、对步骤1得到交互动态图进行划分，分为用户视角动态图和物品视角动态图；步骤3、对步骤2得到的用户视角动态图进行学习，过程为用户兴趣偏移、用户兴趣增强、用户元胞状态变化偏移量计算和用户兴趣聚合；步骤4、对步骤2得到的物品视角动态图进行学习，过程为物品邻居信息聚合、物品元胞状态信息判断和物品嵌入信息更新；步骤5、根据步骤3和步骤4得到的用户、物品嵌入表示确定目标函数，根据预测结果进行推荐；步骤3所述的对步骤2得到的用户视角动态图进行学习，过程为用户兴趣偏移、用户兴趣增强、用户元胞状态变化偏移量计算和用户兴趣聚合，具体过程如下：步骤3.1、将当前时刻用户节点交互节点信息作为输入，计算出用户兴趣偏移表示并与前一时刻表示进行比较得到用户兴趣偏移状态差值，计算公式如下： 是参数矩阵，是状态上下文，φu为激活函数，hv,t-,fv分别是物品在t-时刻的表示和物品自身特征；通过传播当前交互信息更新用户和物品的嵌入，γ1表示用户在兴趣偏移时的状态差；步骤3.2、聚合当前时刻用户节点二阶邻居信息进行用户兴趣增强的学习，二阶聚合是学习用户和物品之间的协同关系，计算公式如下： ζ是聚合方法，使用注意力聚合，γ2表示用户在兴趣增强时的状态差；步骤3.3、计算当前时刻用户节点需要继承的历史偏好和自身新特征，并将其与步骤3.1和步骤3.2中得到的表示进行注意力聚合，计算公式如下： Δt是当前时刻t和之前交互时间t-的时间间隔，θu是激活函数，w0是时间间隔Δt的参数向量，是参数矩阵，fu是用户自身特征， hu,t是用户u与物品v在时刻t进行交互更新后的用户节点嵌入，Fu是聚合函数，使用sigmod激活函数。

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