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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种兴趣感知的双通道图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：CN117194765B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202310674698.4，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种兴趣感知的双通道图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2023-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种兴趣感知的双通道图对比学习会话推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种兴趣感知的双通道图对比学习会话推荐方法，属于会话推荐技术领域。该方法包括构建项目集、会话集与会话；根据会话数据，构建兴趣‑项目交互超图和全局兴趣‑项目转换图；将构建的兴趣‑项目交互超图和全局兴趣‑项目转换图输入双通道兴趣‑项目嵌入学习模块；根据获得的项目嵌入聚合成为会话表示嵌入，并使用位置信息与时间信息对会话表示进行增强；使用对比学习对两个图中得到的兴趣嵌入进行增强；以及计算候选物品的推荐概率，给出损失函数。本发明通过融合位置信息和时间信息，并为不同项目分配权重，得到会话嵌入，很好地解决了会话推荐系统中的数据稀疏和噪声干扰问题，显著地提高了推荐的准确性。

本发明授权一种兴趣感知的双通道图对比学习会话推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种兴趣感知的双通道图对比学习会话推荐方法，其特征在于：该方法包括步骤S0，构建项目集、会话集与会话，定义V为所有项目的集合，即项目集，V＝{v1,v2,v3,...,v|V|}，其中|V|为项目数，定义S为所有会话的集合，即会话集，S＝{s1,s2,s3,...,s|S|}，其中|S|为项目数，每个会话表示为一个集合s，s＝[v1,v2,v3,...,vn]，n为会话的长度；步骤S1，根据会话数据，构建兴趣-项目交互超图和全局兴趣-项目转换图；步骤S2，将构建的兴趣-项目交互超图和全局兴趣-项目转换图输入双通道兴趣-项目嵌入学习模块，设计两个通道分别处理两种图结构，得到两种图结构下的兴趣嵌入和项目嵌入，包括设计超图项目嵌入学习模块，使用超图卷积网络对超图中的项目节点嵌入学习，具体方法如下： 其中，表示第l层超图卷积网络中的项目嵌入，l的范围为0到L，L为设置的超参数，C是兴趣-项目交互超图Gh的关联矩阵，和分别表示中超边的度矩阵和Vh中所有顶点的度矩阵，T表示转置操作；设计全局图项目嵌入学习模块，将构建的全局兴趣-项目转换图输入到门控图神经网络中，方法如下： 其中，表示第l层网络中的第i个项目嵌入，l的范围为0到L，L为设置的超参数，是门控图神经网络中的更新门，是门控图神经网络中的重置门；As为邻接矩阵，U1,U2,U3,U4和W1,W2,W3控制权重，b1为可训练参数，为计算过程中的中间量，⊙表示元素积，tanh表示双曲正切函数，σ表示sigmod函数，T表示转置操作；对兴趣节点进行初始化，具体方法如下： 其中，表示第i个项目在兴趣-项目交互超图下的项目嵌入，αi表示注意力分数，uh’和uh’为计算过程中的中间量，n表示会话的长度，W4,W5∈Rd×d和q1,b2∈Rd均为可学习参数，T表示转置操作；根据获得的项目嵌入对兴趣嵌入进行更新，具体方法如下： 其中，W6,W7∈R1×d为可学习参数，表示第i个项目在兴趣-项目交互超图下的项目嵌入，n表示会话的长度；以及使用更新后的兴趣节点对项目节点进行更新，具体方法如下： 其中，表示第j个与项目节点相连的兴趣节点嵌入，W8,W9∈R1×d为可学习参数，用类似方法，得到全局兴趣-项目转换图中项目节点的更新嵌入hg，将两个视图得到的项目嵌入hh和hg相加，得到最终的项目嵌入H＝{h1,h2,h3,...,h|V|}；步骤S3，根据获得的项目嵌入聚合成为会话表示嵌入，并使用位置信息与时间信息对会话表示进行增强；步骤S4，使用对比学习对两个图中得到的兴趣嵌入进行增强；以及步骤S5，计算候选物品的推荐概率，给出损失函数。

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