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龙图腾网获悉广东开放大学(广东理工职业学院)申请的专利多兴趣融合多模态知识图谱的跨会话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：CN118861238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202410897065.4，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权多兴趣融合多模态知识图谱的跨会话推荐方法及系统是由陈刚;冯青;张丽英设计研发完成，并于2024-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本多兴趣融合多模态知识图谱的跨会话推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供多兴趣融合多模态知识图谱的跨会话推荐方法及系统，涉及数据处理领域，其中，该方法包括：获取当前用户的多个历史会话序列和当前会话序列；基于当前用户的多个历史会话序列，构建当前用户的多个历史兴趣图；基于当前会话序列，构建当前用户的多个当前兴趣图；通过多模态知识图注意力机制，基于当前用户的多个历史兴趣图和多个当前兴趣图，生成到聚集嵌入表示；通过相似会话检索网络，检索当前用户的当前会话对应的其他用户的相似历史会话；基于聚集嵌入表示和其他用户的相似历史会话，生成跨会话推荐，具有提高跨会话推荐的效果的优点。

本发明授权多兴趣融合多模态知识图谱的跨会话推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.多兴趣融合多模态知识图谱的跨会话推荐方法，其特征在于，包括：获取当前用户的多个历史会话序列和当前会话序列；基于所述当前用户的多个历史会话序列，构建所述当前用户的多个历史兴趣图；基于所述当前会话序列，构建所述当前用户的多个当前兴趣图；通过多模态知识图注意力机制，基于所述当前用户的多个历史兴趣图和多个当前兴趣图，生成聚集嵌入表示；通过相似会话检索网络，检索所述当前用户的当前会话对应的其他用户的相似历史会话；基于所述聚集嵌入表示和所述其他用户的相似历史会话，生成跨会话推荐；其中，生成聚集嵌入表示，包括：通过多模态知识图注意力机制，基于当前用户的多个历史兴趣图，生成兴趣历史表示；对于每个当前兴趣图，通过多兴趣门控图神经网络，基于当前兴趣图的邻接矩阵，生成兴趣节点嵌入，基于兴趣节点嵌入，生成兴趣当前表示，所述兴趣当前表示由基于兴趣的会话嵌入、全局偏好会话嵌入和局部偏好会话嵌入组成；基于兴趣历史表示及兴趣当前表示，生成聚集嵌入表示；对于当前会话序列中的项目，不同项目和兴趣之间的关系得分不同，考虑项目和兴趣之间的关系分数，生成一个权重向量，并确定加权以获得第m个兴趣的基于兴趣的会话嵌入： 表示第i个节点在第m个兴趣的权重，是当前会话序列中第m个兴趣的基于兴趣的节点嵌入集合，是第m个兴趣的权重向量，和是第m个兴趣的投影矩阵，上标T表示矩阵或向量的转置，表示第m个兴趣的基于兴趣的会话嵌入，n为整个嵌入节点的数量；全局偏好会话嵌入是基于最后点击的会话嵌入，能获得所有节点嵌入的加权和作为全局偏好会话嵌入，其所有注意力分数计算如下， 表示第i个节点在m兴趣点的注意力分数，b表示偏置，表示第m个兴趣的全局会话嵌入，参数，为注意力分数的权重矩阵； ；其中，表示第m个兴趣的局部偏好会话嵌入；将兴趣的会话嵌入、全局偏好会话嵌入和局部偏好会话嵌入相加得到总和向量，并使用进行变换获得第m个兴趣的最终基于兴趣的当前表示： 是第m个兴趣的基于兴趣的当前表示，是求和向量的投影矩阵。

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