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龙图腾网恭喜北京科技大学申请的专利一种基于有向和无向结构信息的图神经网络的项目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：CN114117229B 。

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：202111447363.6，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于有向和无向结构信息的图神经网络的项目推荐方法是由王庆梅;王铮;胡承佐;靳博文设计研发完成，并于2021-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于有向和无向结构信息的图神经网络的项目推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于有向和无向结构信息的图神经网络的项目推荐方法，包括：根据会话序列图的邻接关系，利用图卷积网络提取图中的无向结构信息，利用门控图神经网络提取图中的有向结构信息，再计算得到中间项目隐含向量，对得到的中间项目隐含向量通过线性变换得到最终的项目隐含向量；给会话序列中出现的重复点击项目分配更高的注意力，并在生成项目隐含向量的时候引入注意力机制，根据项目间依赖的程度修改相应项目的权重系数。本发明使得生成的会话向量在推荐过程中预测得更准确。

本发明授权一种基于有向和无向结构信息的图神经网络的项目推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于有向和无向结构信息的图神经网络的项目推荐方法，其特征在于，所述方法包括：S1、令V代表所有会话序列中出现过的项目的集合，即那么一条长度为n的匿名会话序列用表示，且会话s中的项目是按时间先后顺序排列的，每个vi∈V代表了用户在会话s中点击的项目；S2、接收历史会话序列，将所述历史会话序列转换为有向会话序列图Gs＝Vs,εs,As，其中Vs代表点集，εs代表边集，As代表邻接矩阵的集合，将As定义为三个邻接矩阵和的拼接，其中，代表的是无向图的带权重邻接矩阵，而和分别代表的是带权重的入度邻接矩阵和出度邻接矩阵；S3、把结点vi∈V映射到随机嵌入向量空间中得到d维向量表示利用图卷积网络提取会话序列图中项目的第一中间隐含向量，利用门控图神经网络提取会话序列图中项目转换的第二中间隐含向量，将第一中间隐含向量和第二中间隐含向量加权相加得到项目隐含向量；其中，图卷积网络的输出为第一中间隐含向量；门控图神经网络的输入为第一中间隐含向量，输出为第二中间隐含向量；S4、将项目隐含向量输入目标注意力网络，从而得到会话序列s基于目标注意力的向量；S5、获取会话序列s的全局信息和局部信息，与基于目标注意力的向量拼接后通过第二线性变换构造出会话向量表示；S6、通过softmax函数对会话序列s预测所有目标项目被点击的概率，从而推荐概率大的项目。

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