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龙图腾网获悉陕西师范大学申请的专利一种多种类邻居聚合的图卷积推荐方法及系统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：CN113850317B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202111116056.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种多种类邻居聚合的图卷积推荐方法及系统是由陈建芮;扶永照;王志慧;邵仲世;雷鸣;吴迪设计研发完成，并于2021-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多种类邻居聚合的图卷积推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供的基于一种多种类邻居聚合的图卷积推荐方法及系统，包括以下步骤：设定阈值；数据样本进行划分，得到正样本、中间样本和负样本；构建图卷积网络模型；通过损失计算对构建得到的图卷积网络模型进行更新，得到更新后的图卷积网络模型；对设定的阈值、得到的图卷积网络模型中的参数，以及损失计算的参数进行优化，得到优化后的阈值和各参数；迭代执行直至阈值及各参数达到最优；进而得到最优的图卷积网络模型，通过最优的图卷积网络模型进行项目推荐；与基于正负样本的推荐方法相比，本发明的推荐准确率有明显的提升，能够更好地为用户进行推荐。因此该方法对于其他推荐模型具有一定的参考意义。

本发明授权一种多种类邻居聚合的图卷积推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多种类邻居聚合的图卷积推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，设定阈值； 步骤2，根据步骤1设定的阈值将训练集和测试集中数据样本进行划分，得到训练集和测试集，两个样本集合均包括正样本、中间样本和负样本； 步骤3，根据步骤2中训练集得到的正样本和中间样本构建图卷积网络模型； 步骤4，通过损失计算对步骤3中构建得到的图卷积网络模型进行更新，得到更新后的图卷积网络模型； 步骤5，根据更新后的图卷积网络模型进行项目推荐，并结合测试集得到推荐指标； 步骤6，迭代执行步骤4和步骤5，直至输出的推荐指标趋于稳定； 步骤7，根据步骤6中得到的最终的推荐指标对步骤1中设定的阈值、步骤3中得到的图卷积网络模型中的参数，以及步骤4中损失计算的参数进行优化，得到优化后的阈值和各参数； 步骤8，迭代执行步骤2至步骤7，直至步骤7中的阈值及各参数达到最优；进而得到最优的图卷积网络模型，通过最优的图卷积网络模型进行项目推荐；步骤1中，设定阈值的具体方法是： 依据用户与项目之间的交互次数设定得到一个初始的阈值； 根据设定的阈值将数据样本进行划分，具体方法是： 根据设定的阈值将训练集和测试集均进行分类，其中，将交互次数大于设定的阈值的数据作为用户的正样本，将交互次数在0到设定的阈值之间的数据作为中间样本，剩余的作为负样本。

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