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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学申请的专利一种利用相邻信息增强对话式推荐系统的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：CN116431784B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202310302845.5，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权一种利用相邻信息增强对话式推荐系统的方法是由张伟男;刘元兴;刘挺设计研发完成，并于2023-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用相邻信息增强对话式推荐系统的方法在说明书摘要公布了：一种利用相邻信息增强对话式推荐系统的方法，它属于计算机人工智能技术领域。本发明解决了现有的对话式推荐系统存在稀疏用户偏好以及训练数据不足的问题。本发明检索相邻物品，利用当前对话和相邻物品来构建伪标签数据缓解训练集数据不足的问题，增强对话式推荐系统的训练过程；检索相邻对话，并利用相邻对话的信息来缓解用户稀疏偏好挑战，增强对话式推荐系统的预测物品的过程；本发明方法对缓解对话式推荐系统的稀疏用户偏好以及训练数据不足的挑战起到很好的作用，可以使对话式推荐系统的物品推荐和回复生成效果均有显著的提升。本发明方法可以应用于计算机人工智能领域用。

本发明授权一种利用相邻信息增强对话式推荐系统的方法在权利要求书中公布了：1.一种利用相邻信息增强对话式推荐系统的方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：步骤一、利用对话被推荐的目标物品的相邻物品构建伪标签数据，再基于伪标签数据构造对话式推荐系统的训练集，训练后得到训练好的对话式推荐系统；所述步骤一的具体过程为：步骤1、获取对话数据集；步骤2、对于数据集中的任一对话，利用该对话构造一个训练样本其中，表示经过对话式推荐系统得到的该对话上下文的表示向量，表示该对话被推荐的目标物品的表示向量，代表对于该对话所生成的回复的表示向量；利用目标物品的表示向量从待推荐候选物品集Y中检索出n个与目标物品相邻的物品，利用检索出的相邻物品的表示向量分别替换训练样本中的将替换后的训练样本作为伪标签训练样本；同理，对数据集中的每个对话分别进行处理，将基于数据集中的各个对话构造的训练样本组成的集合记作D，将获得的全部伪标签训练样本组成的集合记作其中，代表根据一个目标物品的表示向量检索出的相邻物品集合，代表集合中包含的相邻物品的个数，即|D|代表数据集中包含的对话个数，i’代表Dp中的第i’个伪标签训练样本，表示第i’个伪标签训练样本对应的对话上下文的表示向量，表示第i’个伪标签训练样本中推荐目标物品的表示向量，代表对第i’个伪标签训练样本对应的对话生成回复的表示向量；步骤3、将D与Dp的并集D∪Dp作为本次迭代的训练集，利用训练集来训练对话式推荐系统步骤4、重复执行步骤2至步骤3的过程，直至达到设置的最大迭代次数时停止迭代，获得训练好的对话式推荐系统步骤二、将当前对话输入到训练好的对话式推荐系统，得到对当前对话的物品推荐结果和回复生成结果。

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