国家知识产权局信息显示，浙江大学和淘宝（中国）软件有限公司申请一项名为“一种基于图表示学习的长尾商品的发现与推荐方法及系统”的专利，公开号CN122760210A，申请日期为2026年8月。

专利摘要显示，本发明公开了一种基于图表示学习的长尾商品的发现与推荐方法及系统，包括：构建用户‑商品交互二部图，基于图神经网络对二部图进行无监督聚类，获取用户节点和商品节点的聚类分配矩阵；基于聚类分配矩阵构建图神经网络推荐模型，利用所述聚类特征在构建交互预测模型时对用户行为进行去混杂处理，以学习用户对商品属性的真实偏好；并采用多层图卷积网络聚合用户与商品的高阶交互特征，结合去混杂交互预测模型生成用户与商品之间的交互概率；基于预测的交互概率对商品进行排序，生成个性化推荐列表，并根据推荐顺序挖掘具有高转化潜力的长尾商品，本发明不仅提升了推荐系统的性能，还能更准确地学习用户真实偏好，提供更好的用户体验。

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本文源自：市场资讯

作者：情报员