买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种融合超图的对比学习会话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：CN116186390B 。

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：202211692089.3，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种融合超图的对比学习会话推荐方法是由史树敏;刘思辰;刘东阳设计研发完成，并于2022-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合超图的对比学习会话推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合超图的对比学习会话推荐方法，属于数据挖掘和应用技术领域。本方法通过构建全局超图来获得项目之间高阶信息，同时为每个会话构建局部会话图来获得项目之间交互信息。对于所构建的全局超图，使用超图注意力网络进行处理，获得全局超图下的项目嵌入，对于构建的局部会话图，使用门控图神经网络学习项目嵌入。在得到两种项目嵌入后使用注意力机制得到两种会话嵌入信息，使用对比学习作为辅助任务使两种会话嵌入互信息最大化。最后根据会话特征计算候选物品的推荐概率。本方法使用超图结构建模，更好的获取项目之间的复杂信息，使用对比学习方法有效弥补了会话数据稀疏的缺点，提升了推荐系统的性能。

本发明授权一种融合超图的对比学习会话推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种融合超图的对比学习会话推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 定义V为所有项目的集合，即项目集，V＝{v1,v2,v3,...,vn}，其中n为项目数；每个会话表示为一个集合s，L为会话的长度； 步骤1：根据会话数据，构建全局超图和局部会话图； 步骤2：将得到的全局超图数据输入到超图注意力网络进行学习，得到全局超图下的项目嵌入表示； 步骤2.1：在网络的开始层，将每个项目由高维空间嵌入到低维连续向量空间中，得到每个项目的初始嵌入表示其中表示第n个项目的初始嵌入； 步骤2.2：将每个节点的初始嵌入表示输入至第一层超图注意力网络中，根据节点信息的不同给予每个节点不同程度的关注，并通过聚合超边上的节点信息得到超边的特征嵌入； 步骤2.3：根据得到的超边特征嵌入，使用注意力机制将包含某个节点的所有超边的信息进行聚合，得到节点的信息； 经过堆叠多个超图注意力层来获得高阶的信息，在最后一层输出每个节点即每个项目的嵌入表示，最终得到全局超图下的项目嵌入； 步骤3：将得到的局部会话图数据输入到门控图神经网络进行学习，得到局部会话图下的项目嵌入表示； 将最终输出结果作为会话中项目的特征嵌入，并以此方法处理所有的局部会话图，得到局部会话图下的项目嵌入表示； 步骤4：将得到的全局超图下的项目嵌入和局部会话图下的项目嵌入信息分别使用注意力机制进行聚合，得到全局超图下的会话嵌入表示和局部会话图下的会话嵌入表示； 将全局超图下的项目嵌入和局部会话图下的项目嵌入分别进行注意力机制的操作，最终得到全局超图下的会话嵌入表示和局部会话图下的会话嵌入表示； 步骤5：使用对比学习使两种会话嵌入互信息最大化； 将两种会话嵌入进行对比，如果全局超图下的会话嵌入和局部会话图下的会话嵌入表示同一个会话，则将这一对会话嵌入记为正样本，否则记为负样本；将两种会话嵌入互信息最大化，得到对比学习下的对比损失； 步骤6：计算候选物品的推荐概率，给出损失函数； 从步骤1到步骤6，得到给定会话序列的候选物品推荐概率；根据推荐概率，实现融合超图的对比学习会话推荐。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京理工大学，其通讯地址为：100081 北京市海淀区中关村南大街5号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。