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申请/专利权人：鹏城实验室

摘要：本发明公开了一种基于图神经网络的专利推荐方法及终端，所述方法包括：获取机构信息和专利信息，根据所述机构信息和所述专利信息构建机构与专利关系的知识图谱；根据所述机构与专利关系的知识图谱，基于图神经网络模型给卖方机构推荐与专利匹配度最高的买方机构列表，基于图神经网络模型给买方机构推荐与所述买方机构所提出的专利需求匹配度最高的卖方专利列表。本发明通过图谱的形式完成对专利及机构信息的抽取，经过编码及转化处理为图神经网络的图数据样本，利用图神经网络实现节点的图嵌入，采用预训练加微调的机制，经过推荐模型实现需求机构与待售专利之间的匹配，提高推荐质量。

主权项：1.一种基于图神经网络的专利推荐方法，其特征在于，所述基于图神经网络的专利推荐方法包括：获取机构信息和专利信息，根据所述机构信息和所述专利信息构建机构与专利关系的知识图谱；根据所述机构与专利关系的知识图谱，基于图神经网络模型给卖方机构推荐与专利匹配度最高的买方机构列表，基于图神经网络模型给买方机构推荐与所述买方机构所提出的专利需求匹配度最高的卖方专利列表；所述图神经网络模型包括训练阶段和预测阶段；所述训练阶段包括预训练阶段和微调阶段；所述预训练阶段包括：预训练方根据拥有的机构与专利信息，构建机构与专利关系的知识图谱，并对机构与专利关系的知识图谱中的每个节点的信息进行编码及转化；将机构与专利关系的知识图谱转化为适用于所述图神经网络模型的图数据；其中，所述编码及转化包括：将文本类的数据采用自然语言处理的模型对文本信息进行词嵌入表示；将于非文本类的分类数据采用独热码进行编码；所述微调阶段包括：将完成预训练阶段的图神经网络模型和推荐模型发送给买方机构和卖方机构；买方机构和卖方机构根据自己持有的数据，通过相同的知识图谱构建方式构建小规模的机构与专利知识图谱；买方机构和卖方机构利用各自的数据，对图神经网络模型和推荐模型进行微调训练，并且买方机构和卖方机构在预训练方的协助下进行模型参数平均；所述预测阶段包括：买方机构和卖方机构将各自拥有的专利及交易数据，构建知识图谱，将图谱信息经过编码转化，作为图数据样本输入到图神经网络预训练模型，得到买方机构需求和待推荐专利的图嵌入表示，作为中间结果；对发起方的嵌入表示加入噪声保护，发送到响应的参与方；参与方在收到经过噪声保护的买方机构的图嵌入表示后，与得到专利的图嵌入表示一起输入到下游推荐模型；所述下游推荐模型利用全连接网络对图嵌入表示进行一次变换，再利用余弦相似度求出买方机构与专利之间的匹配程度，将匹配结果进行排序，将匹配得分最高的专利作为推荐信息，加密传送给发起方；发起方对推荐结果进行解密，得到推荐列表。

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权利要求：

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