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龍圖騰網(wǎng)獲悉紹興文理學(xué)院;寶略科技(浙江)有限公司申請(qǐng)的專利一種基于模型增強(qiáng)的圖對(duì)比學(xué)習(xí)推薦方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120372098B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510846369.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/9535；該發(fā)明授權(quán)一種基于模型增強(qiáng)的圖對(duì)比學(xué)習(xí)推薦方法及系統(tǒng)是由余冬華;王振宇;費(fèi)佳寧;張?jiān)Ｖ?馮晟設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-24向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于模型增強(qiáng)的圖對(duì)比學(xué)習(xí)推薦方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于模型增強(qiáng)的圖對(duì)比學(xué)習(xí)推薦方法及系統(tǒng)，涉及推薦系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：獲取用戶與項(xiàng)目的交互關(guān)系原始圖；根據(jù)交互關(guān)系原始圖，通過(guò)基于動(dòng)態(tài)選擇算子數(shù)量策略和算子順序增強(qiáng)策略的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編碼器，生成嵌入表示，即交互關(guān)系原始圖的增強(qiáng)圖；分別將交互關(guān)系原始圖和增強(qiáng)圖輸入至具有不同算子數(shù)量和不同算子排列順序的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，輸出交互關(guān)系原始圖對(duì)應(yīng)的第一偏好值和增強(qiáng)圖對(duì)應(yīng)的第二偏好值；計(jì)算第一偏好值和第二偏好值的損失值；判斷損失值是否小于預(yù)設(shè)損失值，若是，則結(jié)束訓(xùn)練，否則，重新對(duì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練；獲取實(shí)時(shí)交互關(guān)系原始圖；將實(shí)時(shí)交互關(guān)系原始圖輸入至訓(xùn)練后的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，輸出推薦項(xiàng)目。

本發(fā)明授權(quán)一種基于模型增強(qiáng)的圖對(duì)比學(xué)習(xí)推薦方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于模型增強(qiáng)的圖對(duì)比學(xué)習(xí)推薦方法，其特征在于，包括： S1：獲取用戶與項(xiàng)目的交互關(guān)系原始圖； S2：根據(jù)所述交互關(guān)系原始圖，通過(guò)基于動(dòng)態(tài)選擇算子數(shù)量策略和算子順序增強(qiáng)策略的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編碼器，生成多個(gè)不同的嵌入表示，即所述交互關(guān)系原始圖的增強(qiáng)圖； S3：分別將所述交互關(guān)系原始圖和所述增強(qiáng)圖輸入至具有不同算子數(shù)量和不同算子排列順序的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，輸出所述交互關(guān)系原始圖對(duì)應(yīng)的第一偏好值和所述增強(qiáng)圖對(duì)應(yīng)的第二偏好值； S4：計(jì)算所述第一偏好值和所述第二偏好值的損失值； S5：判斷所述損失值是否小于預(yù)設(shè)損失值，若是，則進(jìn)入步驟S6，否則，返回步驟S3，重新對(duì)所述圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練； S6：獲取用戶與項(xiàng)目之間的實(shí)時(shí)交互關(guān)系原始圖； S7：將所述實(shí)時(shí)交互關(guān)系原始圖輸入至訓(xùn)練后的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，輸出推薦項(xiàng)目。

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