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龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利一种基于特征增强的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：CN116796073B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310826295.7，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于特征增强的图对比学习会话推荐方法是由王庆梅;靳博文;曾凡运;廉贺淳;时鹏;章立军设计研发完成，并于2023-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征增强的图对比学习会话推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征增强的图对比学习会话推荐方法，通过有效地利用会话级特征向量表示和全局级特征向量表示两个层次的成对项目转换信息来提高对当前会话的推荐性能。在全局级项目表示学习模块中通过融合更深层的邻居特征的方式获得全局级特征，缓解了过平滑问题。通过注意力机制聚合两种项目表示对当前会话的用户偏好进行建模，通过特征增强的方法保留输入空间特征，最终输出候选项目的预测概率。经过验证，本发明使得会话推荐的预测结果更加准确。

本发明授权一种基于特征增强的图对比学习会话推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征增强的图对比学习会话推荐方法，其特征在于，所述方法包括： S1、构建用户会话序列的会话图； S2、为会话图的每个项目节点生成会话级特征向量表示； S3、构建全局图，将项目节点的会话级特征向量输入全局级项目表示学习模块以获得项目节点的全局级特征向量表示； S4、将项目节点的会话级特征向量表示和全局级特征向量表示输入池化层进行池化操作，获得项目节点的池化向量表示； S5、将项目节点的池化向量表示输入会话向量表示学习模块，获得待预测会话的综合向量表示； S6、将项目节点的池化表示向量和待预测会话的综合向量表示输入softmax函数得到所有项目被点击的概率，依此进行推荐； 所述S3中，全局级项目表示学习模块包括均值化层、特征传播单元，所述S3包括： S31、将节点的会话级特征向量表示输入到均值化层，用于对每个节点vi的特征向量与其邻居的特征向量进行均值化，公式为： 其中表示节点vi在特征传播单元的第k层节点的特征向量，表示均值化后得到的特征向量，τij代表全局图中节点vi与节点vj之间的边的权重，di、dj表示节点vi和节点vi在对角矩阵中对应的元素； S32、使用矩阵运算的方式对S31中均值化公式进行简化，首先用T表示加入自环的标准化邻接矩阵： 其中I是单位阵，是一个与全局图对应的对称的邻接矩阵，是的度矩阵，对角矩阵D＝diagd1,…,dn，其对角线上的值为邻接矩阵A中的行元素的和，表示为di＝∑jτij； S33、更新过程表示如下： 其中β是用来控制传播矩阵信息和单位阵信息比例的超参数，k∈K代表第k层卷积，γ为控制传播矩阵和项目自身表示之间比例的超参数，是特征传播单元的权重矩阵；表示特征传播单元的第k层的输入，输出表示为

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