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龙图腾网获悉杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司申请的专利基于潜在图结构挖掘和用户长短期兴趣融合的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：CN116257691B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202310385724.1，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于潜在图结构挖掘和用户长短期兴趣融合的推荐方法是由顾盼;胡海洋设计研发完成，并于2023-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于潜在图结构挖掘和用户长短期兴趣融合的推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于潜在图结构挖掘和用户长短期兴趣融合的推荐方法，基于用户的历史行为序列，预测用户点击目标物品的概率。本发明主要分为七个部分：第一部分是将用户历史行为序列分为近期历史行为序列和远期历史行为序列；第二部分是基于用户近期历史行为序列，利用循环神经网络得到用户的短期兴趣；第三部分是根据用户历史行为序列中物品相似度，挖掘潜在图结构；第四部分是基于挖掘出的图结构，利用图神经网络更新物品向量；并基于更新后的物品向量利用循环神经网络得到用户的长期兴趣；第五部分是根据用户兴趣多样性偏好，融合用户的短期兴趣和长期兴趣；第六部分是预测用户对物品的点击率。

本发明授权基于潜在图结构挖掘和用户长短期兴趣融合的推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于潜在图结构挖掘和用户长短期兴趣融合的推荐方法，其特征在于： S100、获取用户历史行为序列，并按照用户对物品的行为执行先后顺序，将用户历史行为序列分为近期历史行为序列和远期历史行为序列； S200、基于用户近期历史行为序列，利用循环神经网络进行建模，得到用户的短期兴趣； S300、根据用户历史行为序列中物品相似度，通过一个多次循环过程构成的过滤操作挖掘潜在的图结构； S400、基于挖掘出的图结构，利用图神经网络更新物品向量，再基于更新后的物品向量通过长短期记忆神经网络得到用户的长期兴趣；具体实现方法如下： S401、基于挖掘出的图结构，利用图神经网络更新物品向量；所述图神经网络是一个多层次结构，通过总共层的信息传递将用户更久远的行为信息融合进来；其中；图中节点的第层物品向量表示为，其更新公式为： ； ； 其中，表示对邻接矩阵进行正则化；是图结构的度数矩阵，计算公式是，度数矩阵是一个对角矩阵；是邻接矩阵正则化后的矩阵，其中第i行第j列的矩阵元素为；表示的邻居集合，表示的第层物品向量表示；表示图结构中的物品节点，图中节点第层向量初始化为；经过层的信息传递之后，最终得到节点更新后的物品向量为；表示重复循环次数； S402、基于用户近期历史行为序列的更新后的物品向量表示为，再利用长短期记忆神经网络得到用户的长期兴趣，其中； S500、根据用户兴趣多样性偏好，计算用户行为丰富程度，并结合通过学习得到的长短期兴趣的权重，对用户的短期兴趣和长期兴趣进行融合，得到最终的用户兴趣表示； S600、通过计算用户兴趣表示和目标物品的向量表示之间的相似度，来预测用户对物品的点击率，实现物品推荐。

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杭州电子科技大学上虞科学与工程研究院有限公司，其通讯地址为：312399 浙江省绍兴市上虞区曹娥街道江西路2288号浙大网新科技园A2楼810室；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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