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龙图腾网获悉山东科技大学申请的专利一种基于话题增强的对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：CN118886510B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202411355868.3，技术领域涉及：G06N5/04；该发明授权一种基于话题增强的对话推荐方法是由温彦;卞玮;赵卫东;陈欣;仇丽青;田刚;崔振宇;张玉浩;于恩海;渠嘉威设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于话题增强的对话推荐方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于话题增强的对话推荐方法，涉及对话推荐技术领域，具体包括：对于话题预测任务，将ConceptNet作为话题的外接知识库对话题进行了扩充，并通过交叉注意力使用当前的用户话题偏好去引导最终的话题偏好的生成；对于项目预测任务，设计基于多角度话题信息学习的项目推荐模块，将话题预测中得到的话题信息作为数据源引入到项目预测任务中去，并通过门控机制与原有数据进行融合，获得用户偏好；对于对话生成任务，基于Transformer结构设计基于话题增强的对话生成模块，融合话题信息与知识增强的对话组件。本发明的技术方案克服现有技术中的对话推荐方法在话题预测、项目推荐和语句生成方面更加准确的问题。

本发明授权一种基于话题增强的对话推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于话题增强的对话推荐方法，其特征在于，具体包括如下步骤： S1，对于话题预测任务，设计基于知识的话题预测模块，将ConceptNet作为话题的外接知识库对话题进行了扩充，并通过交叉注意力使用当前的用户话题偏好去引导最终的话题偏好的生成； S2，对于项目预测任务，设计基于多角度话题信息学习的项目推荐模块，将话题预测中得到的话题信息作为数据源引入到项目预测任务中去，并通过门控机制与原有数据进行融合，获得用户偏好； S3，对于对话生成任务，基于Transformer结构设计基于话题增强的对话生成模块，融合话题信息与知识增强的对话组件； 步骤S2具体包括如下步骤： S2.1，将对话文本序列和话题词汇序列分别输入进模型并获得粗细粒度的偏好表示，分别为句子级别的用户偏好和单词级别的用户偏好，公式如下： 7； 8； 其中，代表双向编码器表征模型； S2.2，将历史交互序列输入基于自注意力机制的序列推荐模型中得到用户的交互偏好表征： 9； S2.3，通过门机制对两个对话内容嵌入进行融合,得到当前对话内容中的部分用户偏好： 10； 11； 其中，代表权衡参数，代表权重参数，代表sigmoid函数； S2.4，将与相结合得到完整的用户偏好嵌入： 12； 步骤S2还包括如下步骤： S2.5，将得到用户的负向话题反馈信息进行编码得到用户反馈嵌入： 13； 其中，为第个拒绝话题； S2.6，使用相似度计算公式分离用户的负反馈信息与当前的正反馈信息，并得到反馈损失： 14； 其中，为余弦相似度函数，为批量大小，为损失超参数； S2.7，根据公式12学习到的用户偏好，计算得到从项目集向用户U推荐的项目的概率： 15； 其中，是项目的学习嵌入，是激活函数； S2.8，为了学习项目推荐模块的所有的参数，将交叉熵损失设置为： 16。

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