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龙图腾网恭喜南京大学申请的专利一种基于图神经网络的自适应众包任务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：CN114418253B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202110664342.3，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于图神经网络的自适应众包任务推荐方法是由王崇骏;于花蕾;曹萌;蒋先杰;谢俊元设计研发完成，并于2021-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的自适应众包任务推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的自适应众包任务推荐方法，获取真实应用场景中的众包任务对象集合和推荐人群集合，根据众包任务对象和推荐人群依据经典KNN方法构建出众包网络图结构和推荐人群网络图结构；利用图神经网络方法GCN分别在众包网络图结构、推荐人群网络图结构上进行多轮信息传播，对众包任务以及推荐人进行任务嵌入表示和推荐人嵌入表示学习；递归的进行嵌入表示学习操作，多轮学习后，将得到的众包嵌入表示和推荐人嵌入表示采用t‑SNE映射到同一空间当中，根据邻近原则，将对应的任务推荐到具体到个人。本发明不仅可精准推荐众包任务到个人，而且比传统的众包任务推荐方法更加高效且准确，且更加科学合理。

本发明授权一种基于图神经网络的自适应众包任务推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的自适应众包任务推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，数据采集：获取真实应用场景中的众包任务对象集合和推荐人群集合；步骤2，数据预处理阶段：根据众包任务对象和推荐人群依据经典KNN方法构建出众包网络图结构和推荐人群网络图结构；根据众包任务对象和推荐人群依据经典KNN方法构建出众包网络图结构和推荐人群网络图结构的方法：步骤2a，针对众包任务对象，将众包任务对象根据其自身特征信息进行数据清洗，之后依据经典KNN方法，找出与每个众包任务最相似的k1个其他众包任务，并将其与K1个任务建立连边，由此构建出由所有众包任务构成的众包网络图结构，其中，k1＝1,2,3，…，K1，K1表示需要找出的相似的众包任务个数；步骤2b，针对推荐人群，将推荐人群根据其属性信息进行数据清洗，之后依据经典KNN方法，找出与每个推荐人群最相似的k2个其他推荐人，并将其与K2个推荐人建立连边，由此构建出由推荐人构成的推荐人群网络图结构，其中，k2＝1,2,3，…，K2，K2表示需要找出的相似的推荐人个数；步骤3，数据分析阶段：利用图神经网络方法GCN分别在众包网络图结构、推荐人群网络图结构上进行多轮信息传播，对众包任务以及推荐人进行任务嵌入表示和推荐人嵌入表示学习；利用图神经网络方法GCN分别在众包网络图结构、人群网络图结构上进行多轮信息传播，对众包任务以及推荐个人进行任务嵌入表示和推荐人嵌入表示学习的方法如下：步骤3a，基于图神经网络方法GCN在众包网络图结构上进行多轮信息传播，并对每一个众包任务学习对应的任务嵌入表示，便于应用到下游任务当中；步骤3b，基于图神经网络方法GCN在推荐人网络图结构上进行多轮信息传播，并对每一个推荐人学习对应的推荐人嵌入表示，便于应用到下游任务当中；步骤4，任务推荐阶段：递归的进行步骤3的嵌入表示学习操作，多轮学习后，将得到的众包嵌入表示和推荐人嵌入表示采用t-SNE映射到同一空间当中，根据邻近原则，将对应的任务推荐到具体到个人。

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