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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于知识图谱解耦的推荐系统及其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：CN114328763B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202111670817.6，技术领域涉及：G06F16/28；该发明授权一种基于知识图谱解耦的推荐系统及其推荐方法是由袁友伟;周威炜;王东京;郑超;鄢腊梅设计研发完成，并于2021-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于知识图谱解耦的推荐系统及其推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于知识图谱解耦的推荐系统及其推荐方法。获取用户行为数据；将用户行为数据中用户、物品、用户固有属性特征和物品固有属性特征作为实体，并提炼上述实体关系，最终得到实体‑关系‑实体的三元组知识图谱；搭建基于循环解耦的推荐模型RDK‑GCN；根据RDK‑GCN输出的实体特征获得待推荐实体特征和被推荐实体特征，然后计算上述两个特征的相似度，最后向被推荐实体推荐相似度较高的前n个待推荐实体。通过对知识图谱中实体的邻接实体进行循环特征解耦将实体特征中代表不同语义的隐因子分离出来，筛选出目标任务影响较大的隐因子并降低无关隐因子带来的影响，实现不同任务的相对独立性，有效提高推荐系统的鲁棒性。

本发明授权一种基于知识图谱解耦的推荐系统及其推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于知识图谱解耦的推荐方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：构建知识图谱；1-1获取用户行为数据；所述用户行为数据包括用户、物品、用户固有属性特征和物品固有属性特征；1-2将用户行为数据中用户、物品、用户固有属性特征和物品固有属性特征作为实体，并提炼实体关系，最终得到实体-关系-实体的三元组知识图谱；步骤2：搭建基于循环解耦的推荐模型RDK-GCN；所述基于循环解耦的推荐模型包括输入层、特征解耦层、邻域聚合层、自注意力层、相似度计算层；所述输入层用于接收知识图谱中实体u信息，并将其进行向量化表示；根据知识图谱获取该实体u对应的若干邻接实体v，并将其进行向量化表示；根据知识图谱获取实体u和邻接实体v之间的关系，并进行向量化表示；所述特征解耦层用于将所述输入层输出的实体u向量化表示、邻接实体v向量化表示或上一次迭代中自注意力层输出的实体特征，对其投影到k个子空间进行特征解耦，以提取语义隐因子得到解耦特征；所述邻域聚合层用于接收所述特征解耦层输出的解耦特征，计算邻接实体v和实体u之间的置信度，然后利用该置信度将邻接实体v和实体u的解耦特征进行更新，得到更新后的解耦特征；所述自注意力层用于接收所述邻域聚合层输出的聚合特征和所述特征解耦层输出的解耦特征进行均值化处理，并将其返回到所述特征解耦层或输出实体u的特征；输出层用于输出最大迭代次数下自注意力层给出的解耦特征记为实体u特征；步骤3：根据基于循环解耦的推荐模型RDK-GCN输出的实体u特征获得待推荐实体u1特征和被推荐实体u2特征然后计算上述两个特征的相似度，最后向被推荐实体u2推荐相似度较高的前n个待推荐实体u1。

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