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龍圖騰網(wǎng)獲悉江蘇億友慧云軟件股份有限公司申請(qǐng)的專利一種基于譜圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同過(guò)濾推薦方法獲國(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：CN120277279B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22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：202510748374.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/9536；該發(fā)明授權(quán)一種基于譜圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同過(guò)濾推薦方法是由沈逸明;沈利輝;趙朋朋;劉峰;沈利東設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-06向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于譜圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同過(guò)濾推薦方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)涉及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種基于譜圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同過(guò)濾推薦方法。所述方法，包括：基于用戶?項(xiàng)目交互圖，使用譜GNN生成所述用戶?項(xiàng)目交互圖對(duì)應(yīng)的圖嵌入信號(hào)，具體步驟包括：基于譜GNN的原始濾波函數(shù)，使用頻率信號(hào)縮放函數(shù)對(duì)所述原始濾波函數(shù)進(jìn)行縮放生成第一濾波函數(shù)；分別使用單項(xiàng)式基近似所述第一濾波函數(shù)訓(xùn)練生成低頻濾波函數(shù)和高頻濾波函數(shù)；基于用戶?項(xiàng)目交互圖，分別使用低頻濾波函數(shù)和高頻濾波函數(shù)生成所述用戶?項(xiàng)目交互圖對(duì)應(yīng)低頻的圖嵌入信號(hào)和高頻的圖嵌入信號(hào)。本申請(qǐng)的一種基于譜圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同過(guò)濾推薦方法，能夠充分保留用戶項(xiàng)目交互圖的特征，避免推薦結(jié)果的同質(zhì)化。

本發(fā)明授權(quán)一種基于譜圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同過(guò)濾推薦方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于譜圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同過(guò)濾推薦方法，包括： 基于用戶-項(xiàng)目交互圖，使用譜GNN生成所述用戶-項(xiàng)目交互圖對(duì)應(yīng)的圖嵌入信號(hào)，所述圖嵌入信號(hào)包括低頻的圖嵌入信號(hào)和高頻的圖嵌入信號(hào)； 對(duì)所述高頻的圖嵌入信號(hào)進(jìn)行空間翻轉(zhuǎn)； 分別基于所述低頻的圖嵌入信號(hào)和空間翻轉(zhuǎn)后的高頻的圖嵌入信號(hào)進(jìn)行推薦預(yù)測(cè)，并訓(xùn)練生成低頻協(xié)同過(guò)濾推薦模型和高頻協(xié)同過(guò)濾推薦模型； 使用所述低頻協(xié)同過(guò)濾推薦模型或所述高頻協(xié)同過(guò)濾推薦模型，進(jìn)行用戶的下一交互項(xiàng)目的預(yù)測(cè)； 其中，所述基于用戶-項(xiàng)目交互圖，使用譜GNN生成所述用戶-項(xiàng)目交互圖對(duì)應(yīng)的圖嵌入信號(hào)的具體步驟包括： 基于譜GNN的原始濾波函數(shù)，使用頻率信號(hào)縮放函數(shù)對(duì)所述原始濾波函數(shù)進(jìn)行縮放生成第一濾波函數(shù)，具體步驟采用如下公式： ； ； 其中，為用戶-項(xiàng)目交互圖的鄰接矩陣進(jìn)行特征值分解后的特征值，為原始濾波函數(shù)，為頻率信號(hào)縮放函數(shù)，為第一濾波函數(shù)，、和為縮放參數(shù)，，用于控制波形的陡峭程度，當(dāng)時(shí)，被用來(lái)提取低頻信號(hào)；當(dāng)時(shí)，被用來(lái)提取高頻信號(hào)；被用來(lái)控制波形的位置；被用于縮放提取波形的大小； 分別使用單項(xiàng)式基近似所述第一濾波函數(shù)訓(xùn)練生成低頻濾波函數(shù)和高頻濾波函數(shù)； 基于用戶-項(xiàng)目交互圖，分別使用低頻濾波函數(shù)和高頻濾波函數(shù)生成所述用戶-項(xiàng)目交互圖對(duì)應(yīng)的低頻的圖嵌入信號(hào)和高頻的圖嵌入信號(hào)。

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