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龙图腾网恭喜江西财经大学申请的专利基于深度学习的异构环境下可信O2O服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：CN119988750B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510478005.3，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于深度学习的异构环境下可信O2O服务推荐方法是由朱文强;徐军;熊碧舟设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的异构环境下可信O2O服务推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的异构环境下可信O2O服务推荐方法，S1.采集来自多个渠道的异构环境下O2O服务数据，形成统一数据矩阵模型；S2.基于所述统一数据矩阵模型构建图结构数据模型，生成初始关系图；S3.获得图卷积节点嵌入表示；S4.根据所述图卷积节点嵌入表示构建推荐模型，并形成推荐候选集；S5.利用鲸鱼优化算法对所述推荐模型的关键超参数进行全局搜索和优化调节；S6.生成基于实时状态的个性化O2O服务推荐结果。本发明能够自适应调整不同节点之间的信息传播范围，使得模型在处理长距离依赖关系时更加精准，同时在数据稀疏的情况下仍能保持较好的推荐效果。

本发明授权基于深度学习的异构环境下可信O2O服务推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的异构环境下可信O2O服务推荐方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.采集来自多个渠道的异构环境下O2O服务数据，并对所述异构环境下O2O服务数据进行预处理，形成统一数据矩阵模型； S2.基于所述统一数据矩阵模型构建图结构数据模型，生成初始关系图,所述统一数据矩阵模型包括用户行为数据矩阵Du、服务信息数据矩阵Ds及地理位置信息数据矩阵Dg： D＝Du∪Ds∪Dg； 其中，Du为用户行为数据矩阵，包含i个用户的行为特征向量ui，Ds为服务信息数据矩阵，包含j个服务的特征向量sj，Dg为地理位置信息数据矩阵，包含k个地理位置的特征向量gk； S3.在所述初始关系图的基础上构建多视角自适应图扩散卷积网络，获得图卷积节点嵌入表示,多视角自适应图扩散卷积网络采用局部扩散模块和全局扩散模块的多视角扩散策略，用于捕捉用户、服务及地理位置节点在不同尺度下的信息传播特性； S4.根据所述图卷积节点嵌入表示构建推荐模型，整合生成用户兴趣分布和服务特征表示，并形成推荐候选集； S5.利用鲸鱼优化算法对所述推荐模型的关键超参数进行全局搜索和优化调节，并将优化后的参数反馈至多视角自适应图扩散卷积网络中，更新优化后的推荐模型； S6.基于优化后的推荐模型计算用户对所述推荐候选集中各服务的匹配度及兴趣度，生成基于实时状态的个性化O2O服务推荐结果。

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