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龙图腾网获悉南通大学申请的专利一种异构多视图增强子序列单元学习的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：CN120045780B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510063432.5，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种异构多视图增强子序列单元学习的会话推荐方法是由杨帆;吉莉;徐一鸣;彭敦陆;陈楠;翟正亮;李腾设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种异构多视图增强子序列单元学习的会话推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种异构多视图增强子序列单元学习的会话推荐方法，具体涉及基于会话的推荐技术领域，解决了现有技术中单个项目之间的交互，缺乏丰富的全局上下文信息，难以从更高维的角度理解用户的意图技术问题；其技术方案为：将多个连续的项目视为一个子序列单元，并在子序列层次上进行学习；它通过子序列在特定范围内探索用户的意图，而不仅仅关注项目之间的直接关系；子序列中的项目数可以动态调整，从而探索不同长度的子序列对推荐性能的影响；本发明可在多个会话中应用子序列单元学习用户意图，更好地捕捉了全局会话中上下文信息。

本发明授权一种异构多视图增强子序列单元学习的会话推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种异构多视图增强子序列单元学习的会话推荐方法，其特征在于，包括如下步骤， S1：视图构建阶段，将会话序列构建为单视图和异构多视图；所述单视图通过单个会话序列构建，所述异构多视图通过多个会话序列构建； S2：嵌入学习阶段，使用混合读取函数学习不同尺度视图之间的嵌入； S3：利用融合层将来自两种视图的信息进行聚合，生成会话级的嵌入向量； S4：结果预测阶段，通过样本自适应损失函数对所有物品进行评分，并推荐得分最高的物品； 所述步骤S2中会话序列被构建成单视图和异构多视图后的嵌入学习阶段包括单视图注意网络与异构多视图神经网络获取物品和子序列的嵌入； 所述单视图注意网络基于单视图中物品之间的转移关系，旨在学习单个物品之间的相关性；单视图中的任一物品xi被映射到嵌入空间，从而得到对应的嵌入向量；采用图注意力网络来捕获物品与其他物品之间的关联度eij： eij＝LeakyReluWijxi⊙xj； 利用LeakyRelu激活函数计算物品之间的影响度，xi⊙xj表示向量xi和xj的元素级乘积，Wij是可学习的参数； 通过Softmax函数进行归一化： 是物品xi的1阶邻居集合，αij表示物品与其邻居之间的转化关系；对邻居信息进行加权求和，得到该物品的最终特征表示： 单视图中所有物品级嵌入向量的集合表示为XSV-GAT；物品嵌入向量通过多层注意力网络进行更新，公式为： l1表示SV-GAT的注意力层数，As表示存储物品之间交互关系的归一化值； 所述异构多视图神经网络中的每个节点由多个连续的物品组成；对于长度为l*的子序列，为了学习该子序列的完整意图，设计了混合读取函数RH来生成异构子序列的嵌入向量mi，公式如下： 对于长度为l*的子序列该子序列的最终意图通过以下公式计算： 和分别保留了子序列的顺序不变意图和顺序敏感意图；所有子序列的集合表示为M。

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