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龙图腾网获悉浙江理工大学申请的专利一种多视图知识图谱驱动的产业链协同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：CN120105126B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510593165.2，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种多视图知识图谱驱动的产业链协同推荐方法是由霍祎凡;王铭杰;郑军红;何利力设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多视图知识图谱驱动的产业链协同推荐方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种多视图知识图谱驱动的产业链协同推荐方法，包括下述步骤：通过多源异构数据构建多个业务维度的知识图谱视图，进行特征分解与自适应特征调控；提出融合业务语境的多头知识传播机制，结合多视图表示进行层次化卷积聚合和动态路径选择；通过小波变换与多尺度时序分解，结合自适应尺度选择机制与行业特性驱动的注意力机制构建业务实体的动态表示；使用门控网络融合静态与动态特征，构建基于综合表示的多方匹配评分机制，支持产业链中多方业务协同与推荐。本发明通过融合多视图知识图谱构建、动态业务实体建模和对比学习技术，揭示企业业务之间的关联性，为相关企业生成业务推荐，为产业链中的业务资源配置打下基础。

本发明授权一种多视图知识图谱驱动的产业链协同推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种多视图知识图谱驱动的产业链协同推荐方法，其特征在于包括下述步骤： S1.通过多源异构数据构建多个业务维度的知识图谱视图，进行特征分解与自适应特征调控； S2.提出融合业务语境的多头知识传播机制，结合多视图表示进行层次化卷积聚合和动态路径选择； S3.通过小波变换与多尺度时序分解，结合自适应尺度选择机制与行业特性驱动的注意力机制构建业务实体的动态表示； S4.使用门控网络融合静态与动态特征，构建基于综合表示的多方匹配评分机制，支持产业链中多方业务协同与推荐； 步骤S2具体为： S2.1、对于在视图下，对任意业务实体与及其邻居，第个注意力头的注意力权重定义为： ； 其中，为第个注意力头的线性变换矩阵，为实体嵌入； 为实体与邻居之间的业务关系指标；为融合函数，为查询向量； S2.2、基于上述注意力权重多头传播后，实体的更新表示定义为： ； 其中，表示实体的邻居节点集合，是第个注意力头中的变换矩阵，表示在第个视图下，邻居实体的特征表示，表示拼接操作； S2.3、针对节点初始表示，通过多层卷积传播得到各层表示，并在最终聚合时引入简化残差结构，仅将初始特征与各层级传播结果加权融合，得到节点的聚合表示： ； 其中，为第个节点自适应确定的传播层数；为可训练权重； S2.4、通过计算节点在相邻卷积层表示间的变化量，结合自适应阈值，其中与为上一层节点变化的统计特征，为超参数，当时认为第个节点的特征已趋于稳定，从而停止进一步传播； S2.5、采用以下融合方法： 对于每个业务实体，各视图下的表示为，利用注意力机制为不同视角赋予动态权重： ； ，其中为的维度，为中间层维度；表示视图索引的遍历变量，表示总共的视图数量，表示向量或矩阵的转置操作，为注意力机制中的偏置项，为注意力机制中的可训练查询向量；得到业务实体的长期静态嵌入表示： ； S2.6、构建一致性损失函数，其中，为余弦相似度，为温度参数。

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