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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于全局拓扑关系图的推荐系统知识图谱归纳补全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：CN121212362B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202511627492.1，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权基于全局拓扑关系图的推荐系统知识图谱归纳补全方法是由金弟;丁玲;黄磊;于智郅;何东晓;王震设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于全局拓扑关系图的推荐系统知识图谱归纳补全方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于全局拓扑关系图的推荐系统知识图谱归纳补全方法，涉及知识图谱补全技术领域。该方法通过构建电商系统中用户与物品实体及其关系构建全局关系图。采用多头注意力机制学习关系嵌入，并通过自适应加权策略生成综合关系嵌入。将综合关系嵌入与原始知识图谱结合，利用动态注意力机制计算目标实体与邻接实体的注意力分数，更新用户和物品嵌入。负样本通过替换推荐三元组中的用户或物品实体生成，采用评分函数对正负样本打分，并优化模型。推荐任务转化为目标物品预测，通过训练后的模型和评分函数，返回用户偏好值，选取得分最高的物品作为推荐结果。该方法适用于冷启动与长尾场景，能够高效补全电商推荐系统的知识图谱，适合离线或准实时部署。

本发明授权基于全局拓扑关系图的推荐系统知识图谱归纳补全方法在权利要求书中公布了：1.一种基于全局拓扑关系图的推荐系统知识图谱归纳补全方法，其特征在于，包括： 获取电商推荐系统的待补全知识图谱的若干个候选推荐物品；所述待补全知识图谱中的实体为用户和物品，关系为浏览、加购、购买、收藏、相似和搭配；根据电商推荐系统中实体间所对应的关系对的拓扑关联，分别在"头接尾""尾接尾""头接头""尾接头""并行""环路"六类拓扑上构建全局关系图； 根据全局关系图，通过多头注意力机制学习各类关系嵌入，并采用自适应加权策略形成综合关系嵌入； 将综合关系嵌入与电商推荐系统原始知识图谱结合，利用动态注意力机制计算目标实体与其邻接实体及相应推荐关系的注意力分数，基于注意力权重对所有相邻实体与相关推荐关系进行加权聚合，在聚合结果基础上融合目标实体嵌入与对应关系嵌入，更新电商推荐系统中用户和物品的实体嵌入； 通过替换推荐三元组中的用户或物品实体生成负样本，利用学习得到的实体嵌入与综合关系嵌入初始化推荐实体与关系，设置前向传播并获取推荐关系嵌入向量与实体嵌入向量；采用推荐场景下的评分函数分别对正负样本打分，使用基于间隔的排序损失进行优化，得到适用于推荐系统的链接预测模型； 将推荐链接预测任务转化为目标物品预测任务，把候选推荐物品逐一插入到用户-关系查询三元组中，利用训练后的推荐链接预测模型与知识图嵌入评分函数返回表示用户对物品偏好合理性的标量值，选取得分最高的候选物品作为推荐结果，同时对推荐系统的知识图谱进行补全。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人天津大学，其通讯地址为：300072 天津市南开区卫津路92号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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