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龙图腾网获悉浙江师范大学;科大讯飞股份有限公司申请的专利一种序列推荐方法、设备及介质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：CN120070872B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510533837.0，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权一种序列推荐方法、设备及介质是由李明;朱展乐;陈雨婷;曹飞龙;蒋云良;王士进设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种序列推荐方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种序列推荐方法、设备及介质，涉及电子数字数据处理领域，该方法包括：基于用户交互序列中物品间的相关性构建Top‑k全局物品图；基于所述用户交互序列生成动态图；采用图卷积网络和卷积神经网络，基于所述动态图，得到长期兴趣信息和短期兴趣信息；基于所述Top‑k全局物品图提取与用户当前感兴趣物品相关的物品特征；基于与用户当前感兴趣物品相关的物品特征、所述长期兴趣信息和所述短期兴趣信息得到物品序列推荐信息。本申请能够提高序列推荐的准确性和实时性。

本发明授权一种序列推荐方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种序列推荐方法，其特征在于，包括： 基于用户交互序列构建初始全局物品图，并采用最短路径算法基于所述初始全局物品图构建全局物品图；所述用户交互序列为用户与物品间的交互信息形成的序列； 为全局物品图中的每条边分配一个成本值，该成本值基于其权重来计算，从而促进全局最短路径图的计算；边的成本值定义为： ； 其中，表示全局物品图中的最大边权重，表示边权重； 利用成本值，最短路径算法被应用于计算每个物品到达所有其他物品所需的最小成本，得到最短路径图； 对最短路径图中边的权重进行如下处理： ； ； 其中，表示最短路径图中的最大边权重；表示最短路径图中，物品和物品间边的权重；表示物品和物品间的相关性；表示物品到物品的路径成本； 通过对边权重进行对数变换和反转计算，捕捉两个物品之间的相关性； 每个物品可以专注于有限数量的高度相关物品；具有较小值的物品被认为是弱相关的；因此，对最短路径图进行边修剪，仅保留每个物品的前条相关性最强的边，最终构建得到Top-k全局物品图； 基于所述用户交互序列生成动态图；所述动态图包括用户动态子图和动态物品子图； 采用图卷积网络和卷积神经网络，基于所述动态图，得到长期兴趣信息和短期兴趣信息，包括：采用所述图卷积网络，基于所述用户动态子图得到用户长期兴趣信息；采用所述图卷积网络，基于所述动态物品子图得到物品长期兴趣信息；其中，采用基于自注意力机制的GCN聚合器作为图卷积网络；用户动态子图和动态物品子图均被视为一个具有层的树，根节点位于第层，第层由通过第次采样过程获得的跳邻居组成；为了实现完整的信息传递，每个用户动态子图和动态物品子图均进行次图卷积操作；基于所述用户长期兴趣信息和所述物品长期兴趣信息得到所述长期兴趣信息；其中，第一个自注意力层计算物品嵌入、时间嵌入和位置嵌入的加权和；第二个自注意力层用于基于用户的邻居节点建模用户的兴趣偏好；引入残差网络的概念来集成用户的长期兴趣；以当前时间为终止时间点的设定时间内的用户与物品间的交互信息，并将与这一交互信息对应的所述用户动态子图输入所述卷积神经网络，得到所述短期兴趣信息；所述长期兴趣信息是指用户在第一设定时间内稳定、持续的兴趣或偏好，以及物品本身有效的特点；所述短期兴趣信息是用户和物品受当前环境、情境或第二设定时间内行为的影响对自身特征造成的实时影响；所述第一设定时间大于所述第二设定时间； 基于所述Top-k全局物品图提取与用户当前感兴趣物品相关的物品特征； 基于与用户当前感兴趣物品相关的物品特征、所述长期兴趣信息和所述短期兴趣信息得到物品序列推荐信息，包括：基于与用户当前感兴趣物品相关的物品特征、所述长期兴趣信息和所述短期兴趣信息生成用户在当前时间的嵌入以及物品在当前时间的嵌入；基于所述用户在当前时间的嵌入以及所述物品在当前时间的嵌入确定下一时间候选物品的用户偏好评分；保留所述用户偏好评分超过设定评分阈值的候选物品信息，生成所述物品序列推荐信息；其中，时间嵌入反映了节点与其邻居节点之间的时间差，表示用户何时与特定物品交互，或物品何时被用户访问；为了有效表示时间特征，使用公式对时间值进行离散化；这一对数变换将时间值从开始进行缩放，表示时间值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江师范大学;科大讯飞股份有限公司，其通讯地址为：321004 浙江省金华市婺城区迎宾大道688号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。